从 LangChain 到 LangGraph 构建可控 Agent 的工程实践

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文章主要探讨了如何利用 LangChain 和 LangGraph 构建具备可控流程、状态记忆和工具调用能力的工程级智能 Agent。

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核心要点

演进背景

随着业务逻辑复杂度增加，传统的 LangChain 线性链式结构已难以满足维护和扩展需求，官方推荐升级至 LangGraph 的图结构编排。

StateGraph 核心概念

StateGraph（状态图） 通过以下方式将复杂流程问题映射为图状态机：

• 节点：处理逻辑
• 边：控制流转
• 全局状态：状态管理

新 API 应用

• 新的 create_agent 接口（替代旧的 create_react_agent）
• 直接使用 StateGraph 自定义节点和边来构建更复杂的 Agent 流程

记忆与状态管理

• 通过 checkpoint 机制实现短期记忆
• 支持多轮对话状态保存
• 通过 state_schema 扩展自定义状态字段

工程化建议

• 集成工具调用能力
• 利用 LangSmith 进行可视化调试与追踪

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总结

从线性 Chain 向图式 Graph 的升级是构建复杂、可控智能体的未来方向。

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详细代码示例请阅读原文