LangGraph

是什么

LangChain 把 LangGraph 描述为一个智能体运行时（agent runtime）和低层编排框架（orchestration framework），设计上要在人对智能体的控制与智能体自身的行动空间之间取得平衡 ^[1]。所谓「运行时」，指的是真正把智能体的循环跑起来的那一层：它在步骤之间保存状态、决定下一步做什么，并执行智能体发起的调用。「低层」则意味着框架提供的是积木而不是固定的应用结构，控制流由开发者自己搭建。

控制流怎么写

框架的原语在同一套体系内支持单智能体、多智能体以及层级式的控制流 ^[1]。单智能体流里，一个模型带着它的工具处理整个任务；多智能体流里，任务被拆给几个各司其职的智能体；层级式流则在它们之上再加一层，由某个智能体或组件去指挥其他智能体。三种形态出自同一组原语，项目可以先从小规模做起，需要时再增加智能体，而不必换一套系统 ^[1]。

记忆、流式输出与人工审核

记忆是框架自带的：它保存对话历史，并让上下文跨会话保留，因此和用户打过交道的智能体可以接着上次的状态继续，而不是从零开始 ^[1]。

LangGraph 还提供原生的逐 token 流式输出（token-by-token streaming），智能体的推理和动作会随产生即时显示出来 ^[1]。这对任何有人盯着看的场景都很实际：从提问到完整答复之间可能隔着好几秒，流式把这段等待变成了看得见的进展。

第三部分是 human-in-the-loop（人在回路）检查，可以加进流程去引导和批准智能体的行为 ^[1]。开发者不必让智能体一路跑到底，而可以在流程中设一个点，由人查看下一步，决定批准、否决还是改变方向。这其实是「控制与自主」权衡的具体形态：给智能体的自主权越大，审核点就越是关键。

1.0 版本

据 LangChain 的更新日志，LangGraph 1.0 于 2025 年 10 月 23 日正式可用（general availability） ^[2]。LangChain 称这是持久化智能体框架（durable agent framework）领域第一个稳定的大版本 ^[3]。这里的稳定，指的是开发者所依赖的接口不再预期会突然变动——对需要长期维护智能体系统的团队来说，这是很实际的问题。

该版本保持了完整的向后兼容，唯一值得一提的改动是弃用 langgraph.prebuilt 模块 ^[3]。向后兼容意味着按旧版本写的代码仍然能跑；弃用某个模块则意味着它开始退出，其功能在框架的其他位置提供，而不是马上删除。

在发展中的位置

LangChain 表示，在完成 B 轮融资时，LangChain 与 LangGraph 的月度下载量合计达到 9000 万次 ^[3]。这个数字衡量的是采用程度而非质量，但它说明该框架被多广泛地当作智能体系统的底层来使用。从 LangChain 给它的定位看——低层、不带强预设，并把记忆、流式输出和人工审批作为内置原语——它位于完整应用之下、模型原始接口之上：正是定义智能体控制流的那一层。