LangGraph

LangGraph 是 LangChain 面向长时、有状态智能体的底层编排框架和运行时。官方文档写 Klarna、Uber、J.P. Morgan 等在用，并让你在同一张图里混合手写确定步骤和 LLM 驱动步骤。它专注编排：持久执行、流式、人在回路、持久化。用 LangGraph 不必用 LangChain。若只要预置工具循环，文档现在先指向 LangChain agents。仓库 langchain-ai/langgraph 在 2026-08-17 约 39,835 星。

核心功能

• 图运行时：StateGraph、节点、边、START/END，然后 compile() 和 invoke()。
• 持久 + 流式：失败后可恢复，状态可流式输出。
• 人在回路：运行中检查和改状态。
• 周围的栈：Deep Agents（harness）、LangChain（模型/工具/循环）、LangSmith（追踪/评测/部署）、LangSmith Engine（从轨迹提修复）、LangSmith Fleet（无代码构建器）。
• 安装：pip install -U langgraph 或 uv add langgraph。

适用场景

• 某些步骤必须可审计、另一些要灵活的定制智能体。
• 崩溃后还要续跑的长任务。
• 已经在用 LangSmith、需要 Deep Agents 底下运行时的团队。

定价

LangGraph 开源免费（以仓库许可证为准）。LangSmith 追踪、部署、Engine、Fleet 是另一套 LangChain Cloud 方案。把 Studio 部署当免费之前，先核 LangSmith 定价。

快速开始

1. 读 LangGraph overview。
2. pip install -U langgraph，跑该页的 hello-world StateGraph。
3. 调试真图前打开 LangSmith 追踪。
4. 只要默认工具循环，用 LangChain 预置 agents。

常见问题

LangGraph 就是整个 LangChain 产品吗？

不是。文档拆成 harness（Deep Agents）、框架（LangChain）、运行时（LangGraph）、平台（LangSmith）。

只有 Python？

我们用的是 Python OSS 概览。承诺第二语言前，在同一文档站确认现行 JS/TS。

还有 3.9 万星吗？

2026-08-17 约 39,835。以 API 为准。

替代方案

• LangChain：更上层的模型、工具和智能体循环。
• OpenAI Agents SDK：没有图运行时的官方 OpenAI 原语。
• Dify：不想写图时的可视化工作流。

使用技巧

1. 只要带工具的聊天机器人，不要从 LangGraph 起步。先用 LangChain agents，再下沉到图。
2. 第一次隔夜跑之前打开 checkpoint。
3. 再看产品对比页。Engine、Fleet 这些名字是新的。

总结

LangGraph 是编排运行时，不是聊天 SDK。从 官方概览 开始，装包，图离开笔记本后再加 LangSmith。