LangGraph：构建有状态AI代理的编排框架

langchain-ai/langgraph 是GitHub上的开源项目，目前Star数达到31548，项目地址为https://github.com/langchain-ai/langgraph。
这是一个底层编排框架，用于构建、管理和部署长时间运行的有状态AI代理，已经被Klarna、Replit、Elastic等企业采用。

核心功能

LangGraph为有状态工作流和AI代理提供底层支撑，核心能力包括以下几点：

• 持久化执行：构建的代理可以在故障后恢复，从中断点继续运行，支持长时间运行的任务。
• 人机交互支持：可以在执行过程中任意节点检查和修改代理状态，无缝加入人工审核流程。
• 完整内存体系：同时支持短期工作内存用于推理过程，长期持久内存跨会话保存数据。
• 调试能力：集成LangSmith可视化工具，可以追踪执行路径，捕获状态转换，查看运行时指标。
• 生产级部署：提供可扩展的基础设施，解决有状态工作流部署的特殊需求。
  安装方式简单，通过pip命令即可完成：pip install -U langgraph。针对JS/TS开发者，官方还提供了对应的LangGraph.js版本。
  

生态体系

LangGraph可以独立使用，也能与LangChain系列产品无缝集成，为开发者提供完整的AI代理构建工具链。
搭配使用的产品包括：

• Deep Agents：基于LangGraph的高层封装，用于构建支持规划、子代理调用、文件系统操作的复杂AI代理。
• LangChain：提供大量集成和可组合组件，简化LLM应用开发流程。
• LangSmith：用于代理评估和可观测性，调试LLM应用运行结果，评估代理执行路径，监控生产环境运行状态，逐步优化性能。
• LangSmith Deployment：提供专门的部署平台，可扩展运行有状态工作流。支持团队内共享、复用、配置代理，通过LangSmith Studio可视化原型工具快速迭代。

适用场景

对于需要构建长时间运行的AI代理的开发者，LangGraph是合适的选择。企业级应用开发场景中，需要人工介入的审核流程、需要持久化状态的复杂任务，都可以基于它实现。
如果只是快速构建简单的AI应用，可以选择基于它封装的Deep Agents，降低开发门槛。
官方提供了完整的文档，包括概念说明、指南、API参考、快速入门教程，还有免费的结构化课程帮助开发者学习使用。社区论坛可以交流技术问题，分享使用经验。
LangGraph的设计参考了Pregel和Apache Beam，公共接口设计参考了NetworkX，由LangChain公司开发，可以脱离LangChain独立使用。

in公司开发，可以脱离LangChain独立使用。