### [LangGraph：Build Resilient Agents，LangChain 团队出品的 AI 智能体编排框架，循环计算图让智能体真正「会思考」（35.5K Stars）](https://www.willai.cc/article/2455) **Published:** 2026-06-23T11:18:53 **Author:** hiyoho **Excerpt:** 🔄 LangGraph Build Resilient Agents —— LangChain 团队出品的 AI 智能体编排框架 35.5K+ Stars MIT 许可 Python LangChain 官方 LangGraph 是由 La 🔄 # LangGraph Build Resilient Agents —— LangChain 团队出品的 AI 智能体编排框架 35.5K+ Stars MIT 许可 Python LangChain 官方 **LangGraph** 是由 LangChain 团队开发的 AI 智能体编排框架，专为构建[有状态、可循环、鲁棒的 AI 智能体](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/)而设计。与传统的 DAG（有向无环图）工作流不同，LangGraph 支持**循环计算图**，让智能体能够真正”思考-行动-反思”，实现接近人类的问题解决过程。 ![LangGraph 架构设计](https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/langgraph/main/docs/static/img/langgraph_design.png) LangGraph 循环计算图设计（支持状态循环与条件分支） ## ⚙️ 安装要求和过程 ### 环境要求 - Python >= 3.9 - pip 或 poetry 包管理器 - （可选）LangChain 生态集成 - （可选）LangSmith 用于调试追踪 ### 快速安装 ``` # 安装 LangGraph 核心库 pip install langgraph # 安装 LangGraph CLI（用于本地开发） pip install langgraph-cli # 安装 LangChain（如需使用 LangChain 集成） pip install langchain langchain-openai # 使用 poetry poetry add langgraph ``` 最新版本：**langgraph==1.2.6**（2026-06-18 发布） ## ⭐ 核心功能 01 ### 🔄 循环计算图支持 与传统 DAG 框架不同，LangGraph 支持**循环（cycles）**和**条件分支**，让智能体能够迭代优化输出、进行多轮对话、实现复杂的决策逻辑。这是构建真正”会思考”的智能体的关键能力。 02 ### 💾 持久化状态管理 内置 **Checkpointer** 机制，支持将智能体状态持久化到内存、SQLite、PostgreSQL 等存储后端。支持**人机协作（Human-in-the-Loop）**：可以在智能体执行过程中暂停、审核、修改状态，然后继续执行。 03 ### 🎯 细粒度控制与调试 支持 **时间旅行（Time Travel）** 调试：可以回到智能体执行的任意步骤，检查状态、修改输入、重新运行。完美集成 [LangSmith](https://smith.langchain.com) 进行追踪和评估。支持断点、单步执行、状态快照等高级调试功能。 04 ### 🏗️ LangGraph Studio 可视化 IDE 提供 **LangGraph Studio** 桌面应用，可视化编辑智能体工作流、实时预览执行状态、交互式调试。支持一键部署为 API 服务，或导出为 Python 代码。让智能体开发从”写代码”升级为”画流程”。 05 ### 🚀 生产级部署方案 提供 **LangGraph Cloud**（托管服务）和 **自托管**（Docker + LangGraph Server）两种部署方式。支持水平扩展、异步执行、长时运行任务、Webhook 回调等企业级特性。已有数千家公司在生产环境使用。 ## 💡 典型使用场景 ### 场景一：多轮对话智能客服 利用 LangGraph 的循环计算图，构建能够”理解上下文→查询知识库→生成回复→等待用户反馈→迭代优化”的智能客服。通过持久化状态，即使会话中断数小时，智能体仍能记住之前的对话内容。配合 LangSmith 可以持续优化回复质量。 ### 场景二：AI 研究智能体 构建能够”分解问题→搜索资料→阅读内容→综合答案→验证准确性→补充细节”的自主研究智能体。LangGraph 的循环机制让智能体可以在发现信息不足时自动回溯、重新搜索，直到找到满意答案。这是 [LangGraph 官方示例](https://github.com/langchain-ai/langgraph/tree/main/examples)中的经典案例。 ### 场景三：代码审查智能体 构建代码审查工作流：智能体 A 负责读取 PR diff，智能体 B 负责检查代码规范，智能体 C 负责生成审查意见，协调器（supervisor）负责整合结果。LangGraph 的[多智能体协调](https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/multi_agent/)能力让这种复杂协作变得简单。支持人工审核节点，关键决策需人工确认后才执行。 ## ❤️ 推荐理由 作为 **LangChain 生态的核心框架**，LangGraph 解决了 AI 智能体开发中最棘手的问题：**如何让智能体”有记忆、能循环、可调试”**。如果你用过 LangChain 的 LCEL（LangChain Expression Language），可能会觉得”链式调用”很方便，但遇到需要循环、条件分支、状态管理的复杂场景就力不从心了。LangGraph 正是为这些场景而生。 我最欣赏 LangGraph 的 **「时间旅行调试」**功能。传统智能体开发是”黑盒”——你输入一个问题，等半天得到一个答案，中间发生了什么完全不知道。LangGraph 让你可以”回到过去”：查看某一步的状态、修改输入、重新运行。这简直是 AI 智能体开发的”时光机”，大幅提升了调试效率。 另外，**LangGraph Studio** 是我见过最实用的 AI 智能体可视化工具。它不仅能”看”到智能体的执行流程，还能”改”——直接在某一步修改状态，然后继续运行。对于复杂智能体的开发和演示，这是无敌的工具。 当然，LangGraph 也有学习曲线。如果你是完全的新手，建议先从 [官方教程](https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/)开始，跟着示例做一遍”聊天机器人”和”研究智能体”两个案例，就能掌握核心概念。**MIT 许可 + LangChain 团队维护 + 35K+ Stars**，这是目前最值得学习的 AI 智能体框架之一。 ## 📥 下载地址 [ 🐙 GitHub 仓库 langchain-ai/langgraph · 35.5K+ Stars · 5.9K+ Forks 访问 → ](https://github.com/langchain-ai/langgraph) [](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/) 📚 官方文档 完整教程、API 参考、示例代码 访问 → [](https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/) 🎓 官方教程 从零开始学习 LangGraph，包含多个实战案例 访问 → [](https://pypi.org/project/langgraph/) 📦 PyPI 安装包 pip install langgraph · 最新版本 1.2.6 访问 → [](https://github.com/langchain-ai/langgraph/tree/main/examples) 💻 示例代码 官方示例集合，涵盖聊天机器人、研究智能体、RAG 等场景 访问 → ### 📊 项目信息 **GitHub Stars:** 35,504+ **Forks:** 5,956+ **开源许可:** MIT **主要语言:** Python **最新版本:** langgraph==1.2.6 **最后更新:** 2026-06-23 **维护团队:** LangChain 团队 **Issues 开放:** 591 🔄 如果你正在构建需要”记忆、循环、反思”能力的 AI 智能体， LangGraph 是目前最成熟、最完整的解决方案。 LangChain 生态官方框架 · MIT 许可 · 35K+ Stars · 生产环境验证 **Tags:** AI, AI Agent, AI开源项目, LangChain, LangGraph, LLM, Python, 多智能体系统, 工作流编排, 开源 **Categories:** 开源项目 ---