LangGraph：如何用“圖思維”輕松管理多Agent協作？
引言
當AI任務變得復雜時，我們需要更好的“調度員”。
隨著智能應用場景的深化，單一 Agent 在處理復雜任務（如電商智能客服、金融數據分析流水線）時顯現出明顯局限性。傳統鏈式調用框架（如 LangChain）依賴開發者手動編排流程，在面對任務分支、動態決策和資源復用等場景時，往往陷入維護成本高、擴展性差的困境。
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本文將深入解析：
1. LangGraph的核心原理：圖結構如何模擬復雜任務流？
2. 多 Agent 應用實戰：如何實現異構Agent的協作與通信？
3. 對比LangChain：何時該用LangGraph？
1、LangGraph核心原理
LangGraph 的核心原理，簡單說就是：用“圖”來重構任務流。
1.1. 圖結構（Graph）的三大要素
- 節點（Node）：代表一個獨立單元，可以是：
Agent 節點：封裝獨立 Agent 能力（如調用GPT-4處理問題、知識檢索）
Tool 節點：調用具體工具（如搜索API、數據庫查詢），用于執行特定計算或處理任務
END 節點：流程結束的標識
- 邊（Edge）：標注 “Where to go”，表示狀態流轉的決策路徑，決定下一步跳轉到哪個節點
- 順序執行（線性流程）
- 條件跳轉（如“若用戶投訴，轉人工審核”）
- 狀態（State）：貫穿整個流程，記錄數據或交互狀態（如用戶輸入的消息），驅動節點間的流轉
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針對如上圖例，流程說明如下：
1）用戶輸入觸發初始狀態，進入 Agent 節點 處理交互；
2）處理后通過 Edge 決策流向，可能跳轉至 Tool 節點 調用工具，或直接到達 END 節點 結束流程；
3）若進入 Tool 節點，處理完成后狀態可能再次流轉，形成循環或推進至結束。 該模型通過節點、邊、狀態的協作，實現交互任務的流程化處理。
1.2 動態編排：像流程圖一樣設計AI流程
LangGraph支持循環、分支、并行等控制流，例如：
# 示例：根據用戶問題動態路由 def route(state): if "投訴" in state["input"]: return "human_review" # 轉人工 else: return "ai_agent" # 由AI處理
# 示例：根據用戶問題動態路由
def route(state):
if "投訴" in state["input"]:
return "human_review" # 轉人工
else:
return "ai_agent" # 由AI處理2、多 Agent 協作實戰
為了更好讓大家理解，我們應用一個「客服工單處理案例」來進行介紹。
假設我們需要處理用戶工單，主要流程包括：意圖識別 → 專家Agent處理 → 結果審核
2.1 定義 Agent 節點
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
# Create the workflow
workflow = StateGraph(MessagesState)
# 意圖識別
def identify_intent(state):
last_message = state["messages"][-1].content
if "賬號" in last_message or "登錄" in last_message:
intent = "technical"
else:
intent = "general"
return {
"messages": [AIMessage(cnotallow="意圖識別完成")],
"intent": intent
}
# 專家處理
def call_expert(state):
return {"messages": [AIMessage(cnotallow="專家處理結果：您的問題需要專業技術支持")]}
# 人工審核
def human_review(state):
return {"messages": [AIMessage(cnotallow="人工審核完成：您的問題已處理")]}
# 添加三個Agent節點
workflow.add_node("intent_agent", identify_intent) # 意圖識別
workflow.add_node("expert_agent", call_expert) # 專家處理
workflow.add_node("review_agent", human_review) # 人工審核2.2 設計 workflow 邏輯
# 設置入口點
workflow.set_entry_point("intent_agent")
# 條件邊：根據意圖選擇路徑
def router(state):
if state["intent"] == "technical":
return "expert_agent"
else:
return "review_agent"
workflow.add_conditional_edges("intent_agent", router)
# 專家處理后必須審核
workflow.add_edge("expert_agent", "review_agent")
# 設置結束點
workflow.set_finish_point("review_agent")2.3 運行 workflow
# Compile the workflow
app = workflow.compile()
output = app.invoke({"messages": [HumanMessage(cnotallow="我的賬號無法登錄")]})
print("執行結果：\n\n", final_state["messages"][-1].content)執行結果：
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程序執行流程為：用戶輸入 → 意圖識別 → 技術問題 → 專家Agent → 人工審核 → 返回結果
LangGraph 圖例如下：
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3、LangChain vs LangGraph
當LangChain 遇上 LangGraph，我們應該如何選擇呢？
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簡單下個結論：
- 如果是固定流程（如“搜索→總結”），用LangChain更輕量。
- 如果是動態、多角色協作（如客服、數據分析流水線），LangGraph是更優解。
結語
LangGraph的圖思維將復雜任務分解為可編排的節點，通過動態路由和共享狀態實現高效協作。如果你正面臨多Agent的“spaghetti code”難題，不妨用LangGraph重構你的流程！
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