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LangGraph：如何用“图思维”轻松管理多Agent协作？
引言
当AI任务变得复杂时，我们需要更好的“调度员”。
随着智能应用场景的深化，单一 Agent 在处理复杂任务（如电商智能客服、金融数据分析流水线）时显现出明显局限性。传统链式调用框架（如 LangChain）依赖开发者手动编排流程，在面对任务分支、动态决策和资源复用等场景时，往往陷入维护成本高、扩展性差的困境。
本文将深入解析：
1. LangGraph的核心原理：图结构如何模拟复杂任务流？
2. 多 Agent 应用实战：如何实现异构Agent的协作与通信？
3. 对比LangChain：何时该用LangGraph？
1、LangGraph核心原理
LangGraph 的核心原理，简单说就是：用“图”来重构任务流。
1.1. 图结构（Graph）的三大要素
- 节点（Node）：代表一个独立单元，可以是：
- Agent 节点：封装独立 Agent 能力（如调用GPT-4处理问题、知识检索）
- Tool 节点：调用具体工具（如搜索API、数据库查询），用于执行特定计算或处理任务
- END 节点：流程结束的标识
- 边（Edge）：标注 “Where to go”，表示状态流转的决策路径，决定下一步跳转到哪个节点
- 顺序执行（线性流程）
- 条件跳转（如“若用户投诉，转人工审核”）
- 状态（State）：贯穿整个流程，记录数据或交互状态（如用户输入的消息），驱动节点间的流转
针对如上图例，流程说明如下：
1）用户输入触发初始状态，进入 Agent 节点 处理交互；
2）处理后通过 Edge 决策流向，可能跳转至 Tool 节点 调用工具，或直接到达 END 节点 结束流程；
3）若进入 Tool 节点，处理完成后状态可能再次流转，形成循环或推进至结束。 该模型通过节点、边、状态的协作，实现交互任务的流程化处理。
1.2 动态编排：像流程图一样设计AI流程
LangGraph支持循环、分支、并行等控制流，例如：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# 示例：根据用户问题动态路由
def route(state):
if "投诉" in state["input"]:
return "human_review" # 转人工
else:
return "ai_agent" # 由AI处理
2、多 Agent 协作实战
为了更好让大家理解，我们应用一个「客服工单处理案例」来进行介绍。
假设我们需要处理用户工单，主要流程包括： 意图识别 → 专家Agent处理 → 结果审核
2.1 定义 Agent 节点
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
# Create the workflow
workflow = StateGraph(MessagesState)
# 意图识别
def identify_intent(state):
last_message = state["messages"][-1].content
if "账号" in last_message or "登录" in last_message:
intent = "technical"
else:
intent = "general"
return {
"messages": [AIMessage(content="意图识别完成")],
"intent": intent
}
# 专家处理
def call_expert(state):
return {"messages": [AIMessage(content="专家处理结果：您的问题需要专业技术支持")]}
# 人工审核
def human_review(state):
return {"messages": [AIMessage(content="人工审核完成：您的问题已处理")]}
# 添加三个Agent节点
workflow.add_node("intent_agent", identify_intent) # 意图识别
workflow.add_node("expert_agent", call_expert) # 专家处理
workflow.add_node("review_agent", human_review) # 人工审核 2.2 设计 workflow 逻辑
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# 设置入口点
workflow.set_entry_point("intent_agent")
# 条件边：根据意图选择路径
def router(state):
if state["intent"] == "technical":
return "expert_agent"
else:
return "review_agent"
workflow.add_conditional_edges("intent_agent", router)
# 专家处理后必须审核
workflow.add_edge("expert_agent", "review_agent")
# 设置结束点
workflow.set_finish_point("review_agent") 2.3 运行 workflow
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# Compile the workflow
app = workflowpile()
output = app.invoke({"messages": [HumanMessage(content="我的账号无法登录")]})
print("执行结果：\n\n", final_state["messages"][-1].content)执行结果：
程序执行流程为：用户输入 → 意图识别 → 技术问题 → 专家Agent → 人工审核 → 返回结果
LangGraph 图例如下：
3、LangChain vs LangGraph
当LangChain 遇上 LangGraph，我们应该如何选择呢？
简单下个结论：
- 如果是固定流程（如“搜索→总结”），用LangChain更轻量。
- 如果是动态、多角色协作（如客服、数据分析流水线），LangGraph是更优解。
结语
LangGraph的图思维将复杂任务分解为可编排的节点，通过动态路由和共享状态实现高效协作。如果你正面临多Agent的“spaghetti code”难题，不妨用LangGraph重构你的流程！
LangGraph：如何用“图思维”轻松管理多Agent协作？
引言
当AI任务变得复杂时，我们需要更好的“调度员”。
随着智能应用场景的深化，单一 Agent 在处理复杂任务（如电商智能客服、金融数据分析流水线）时显现出明显局限性。传统链式调用框架（如 LangChain）依赖开发者手动编排流程，在面对任务分支、动态决策和资源复用等场景时，往往陷入维护成本高、扩展性差的困境。
本文将深入解析：
1. LangGraph的核心原理：图结构如何模拟复杂任务流？
2. 多 Agent 应用实战：如何实现异构Agent的协作与通信？
3. 对比LangChain：何时该用LangGraph？
1、LangGraph核心原理
LangGraph 的核心原理，简单说就是：用“图”来重构任务流。
1.1. 图结构（Graph）的三大要素
- 节点（Node）：代表一个独立单元，可以是：
- Agent 节点：封装独立 Agent 能力（如调用GPT-4处理问题、知识检索）
- Tool 节点：调用具体工具（如搜索API、数据库查询），用于执行特定计算或处理任务
- END 节点：流程结束的标识
- 边（Edge）：标注 “Where to go”，表示状态流转的决策路径，决定下一步跳转到哪个节点
- 顺序执行（线性流程）
- 条件跳转（如“若用户投诉，转人工审核”）
- 状态（State）：贯穿整个流程，记录数据或交互状态（如用户输入的消息），驱动节点间的流转
针对如上图例，流程说明如下：
1）用户输入触发初始状态，进入 Agent 节点 处理交互；
2）处理后通过 Edge 决策流向，可能跳转至 Tool 节点 调用工具，或直接到达 END 节点 结束流程；
3）若进入 Tool 节点，处理完成后状态可能再次流转，形成循环或推进至结束。 该模型通过节点、边、状态的协作，实现交互任务的流程化处理。
1.2 动态编排：像流程图一样设计AI流程
LangGraph支持循环、分支、并行等控制流，例如：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# 示例：根据用户问题动态路由
def route(state):
if "投诉" in state["input"]:
return "human_review" # 转人工
else:
return "ai_agent" # 由AI处理
2、多 Agent 协作实战
为了更好让大家理解，我们应用一个「客服工单处理案例」来进行介绍。
假设我们需要处理用户工单，主要流程包括： 意图识别 → 专家Agent处理 → 结果审核
2.1 定义 Agent 节点
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
# Create the workflow
workflow = StateGraph(MessagesState)
# 意图识别
def identify_intent(state):
last_message = state["messages"][-1].content
if "账号" in last_message or "登录" in last_message:
intent = "technical"
else:
intent = "general"
return {
"messages": [AIMessage(content="意图识别完成")],
"intent": intent
}
# 专家处理
def call_expert(state):
return {"messages": [AIMessage(content="专家处理结果：您的问题需要专业技术支持")]}
# 人工审核
def human_review(state):
return {"messages": [AIMessage(content="人工审核完成：您的问题已处理")]}
# 添加三个Agent节点
workflow.add_node("intent_agent", identify_intent) # 意图识别
workflow.add_node("expert_agent", call_expert) # 专家处理
workflow.add_node("review_agent", human_review) # 人工审核 2.2 设计 workflow 逻辑
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# 设置入口点
workflow.set_entry_point("intent_agent")
# 条件边：根据意图选择路径
def router(state):
if state["intent"] == "technical":
return "expert_agent"
else:
return "review_agent"
workflow.add_conditional_edges("intent_agent", router)
# 专家处理后必须审核
workflow.add_edge("expert_agent", "review_agent")
# 设置结束点
workflow.set_finish_point("review_agent") 2.3 运行 workflow
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制# Compile the workflow
app = workflowpile()
output = app.invoke({"messages": [HumanMessage(content="我的账号无法登录")]})
print("执行结果：\n\n", final_state["messages"][-1].content)执行结果：
程序执行流程为：用户输入 → 意图识别 → 技术问题 → 专家Agent → 人工审核 → 返回结果
LangGraph 图例如下：
3、LangChain vs LangGraph
当LangChain 遇上 LangGraph，我们应该如何选择呢？
简单下个结论：
- 如果是固定流程（如“搜索→总结”），用LangChain更轻量。
- 如果是动态、多角色协作（如客服、数据分析流水线），LangGraph是更优解。
结语
LangGraph的图思维将复杂任务分解为可编排的节点，通过动态路由和共享状态实现高效协作。如果你正面临多Agent的“spaghetti code”难题，不妨用LangGraph重构你的流程！
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