引言为什么需要LangChain与LangGraph在人工智能应用开发领域大语言模型LLM展现出了惊人的潜力但直接将其集成到生产系统中却面临诸多挑战如何管理上下文如何连接外部工具和数据如何构建多步骤、有状态的复杂推理流程这正是LangChain和LangGraph诞生的背景。LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架它通过“链”Chains的概念将模型调用、提示模板、记忆、工具调用等组件标准化并串联起来。而LangGraph则是在LangChain基础上专为构建有状态、多参与者的智能体Agent和复杂工作流而设计的库。它引入了图Graph的概念使得开发者能够以可视化、可调试的方式编排LLM、工具和人类决策。简单来说LangChain解决了“如何让LLM做一件事”的问题而LangGraph解决了“如何让LLM和一系列工具协作完成一连串复杂任务”的问题。核心概念快速扫盲在深入之前我们先厘清几个关键术语链ChainLangChain的核心抽象。一个链将多个组件如模型、提示词、解析器按固定顺序组合执行一个特定任务。例如一个“问答链”可能包含接收用户问题 - 检索相关文档 - 构造提示词 - 调用LLM - 解析答案。智能体Agent一个由LLM驱动的自主决策系统。它配备了一系列工具如搜索、计算、API调用并能根据目标动态决定下一步使用哪个工具。LangChain提供了多种Agent执行器。图GraphLangGraph的核心。图由节点Nodes和边Edges组成。节点代表一个执行步骤如调用LLM、运行工具边定义了节点之间的流转条件。这允许构建循环、分支和并行执行路径。状态StateLangGraph中贯穿整个图执行过程的共享数据上下文。它定义了每个节点可以读取和修改哪些信息是构建有状态应用的关键。LangChain 核心组件与实战让我们通过一个简单的代码示例快速感受LangChain如何工作。假设我们要构建一个根据公司名称查询其简介并总结的链。# 示例使用LangChain构建一个简单的查询-总结链fromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.output_parsersimportStrOutputParserfromlangchain_community.utilitiesimportWikipediaAPIWrapper# 1. 初始化组件llmChatOpenAI(modelgpt-4o-mini)wikipediaWikipediaAPIWrapper()output_parserStrOutputParser()# 2. 构建提示词模板promptChatPromptTemplate.from_messages([(system,你是一个商业分析助手。请根据提供的公司信息用一段话总结该公司的核心业务与特点。),(user,公司信息{company_info}\n\n请开始总结)])# 3. 构建并运行链# 这是一个简单的链获取信息 - 格式化提示词 - 调用LLM - 解析输出defcompany_summary_chain(company_name:str):# 第一步获取信息可视为一个节点company_infowikipedia.run(company_name)# 第二步和第三步通过LangChain LCEL语法组合chainprompt|llm|output_parser# 执行链summarychain.invoke({company_info:company_info})returnsummary# 使用链resultcompany_summary_chain(OpenAI)print(result)这个例子展示了LangChain的“链式”思维。然而当任务变得复杂需要根据上一步的结果动态决定下一步行动时例如LLM判断信息不足需要先调用搜索工具简单的链就显得力不从心。这时就需要智能体而LangGraph为构建健壮的智能体提供了更强大的范式。LangGraph用图编排复杂工作流LangGraph 将工作流视为一个有向图。它的强大之处在于可以轻松处理循环智能体思考 - 执行工具 - 观察结果 - 继续思考直到任务完成。分支根据LLM或条件判断决定下一步走向哪个节点。状态管理自动维护对话历史、工具执行结果等上下文。让我们构建一个简单的研究助手智能体它可以根据一个问题自动决定是直接回答还是需要先搜索维基百科。# 示例使用LangGraph构建一个带条件分支的研究助手fromtypingimportTypedDict,Annotatedimportoperatorfromlanggraph.graphimportStateGraph,ENDfromlangchain_openaiimportChatOpenAIfromlangchain_community.toolsimportWikipediaQueryRunfromlangchain_community.utilitiesimportWikipediaAPIWrapper# 1. 定义状态结构classAgentState(TypedDict):question:stranswer:strneeds_search:boolsearch_result:str# 2. 初始化工具和模型llmChatOpenAI(modelgpt-4o-mini,temperature0)wiki_toolWikipediaQueryRun(api_wrapperWikipediaAPIWrapper())# 3. 定义节点函数defdecide_route(state:AgentState):决策节点判断是否需要搜索# 这里可以设计更复杂的逻辑例如让LLM判断问题是否需要事实核查simple_questions[什么是人工智能,你是谁]ifstate[question]insimple_questions:return{needs_search:False}else:return{needs_search:True}defcall_llm_directly(state:AgentState):直接回答节点messages[(system,你是一个乐于助人的助手。直接回答用户问题。),(user,state[question])]responsellm.invoke(messages)return{answer:response.content}defsearch_and_answer(state:AgentState):搜索并回答节点# 执行搜索search_resultwiki_tool.run(state[question])# 基于搜索结果构造提示词messages[(system,你是一个严谨的研究助手。请基于以下搜索结果为用户的问题提供一个准确的回答。),(user,f问题{state[question]}\n\n搜索结果{search_result})]responsellm.invoke(messages)return{search_result:search_result,answer:response.content}# 4. 构建图workflowStateGraph(AgentState)# 添加节点workflow.add_node(decide,decide_route)workflow.add_node(direct_answer,call_llm_directly)workflow.add_node(search_answer,search_and_answer)# 设置入口点workflow.set_entry_point(decide)# 根据条件创建边workflow.add_conditional_edges(decide,# 下一个节点由 decide_route 函数返回的 needs_search 值决定lambdax:direct_answerifnotx.get(needs_search,True)elsesearch_answer)workflow.add_edge(direct_answer,END)workflow.add_edge(search_answer,END)# 编译图appworkflow.compile()# 5. 执行图initial_state{question:特斯拉汽车公司是哪一年成立的,answer:,needs_search:None,search_result:}final_stateapp.invoke(initial_state)print(f最终答案{final_state[answer]})通过这个流程图可以清晰地看到LangGraph的工作方式渲染错误:Mermaid 渲染失败: Parse error on line 2: ...用户问题”] -- B{“决策节点\n(decide_route)”} -----------------------^ Expecting SQE, DOUBLECIRCLEEND, PE, -), STADIUMEND, SUBROUTINEEND, PIPE, CYLINDEREND, DIAMOND_STOP, TAGEND, TRAPEND, INVTRAPEND, UNICODE_TEXT, TEXT, TAGSTART, got PSLangChain vs LangGraph如何选择特性LangChainLangGraph核心范式链Chain图Graph状态管理通过Memory组件相对独立内置、显式、强类型的状态管理贯穿全图流程控制线性或有限分支通过Router任意复杂的循环、分支、并行、人工干预适用场景相对固定、线性的任务文档问答、文本总结、简单提取复杂、有状态、多步骤的智能体和工作流自主研究、多工具协作、审批流程调试与可视化可通过回调查看日志原生支持将工作流图可视化执行过程可追溯选择建议如果你的应用是线性的、无状态的或状态简单例如聊天机器人单轮响应、文档处理流水线从LangChain开始更直接。如果你需要构建具备长期记忆、能使用多种工具、任务步骤动态可变的智能体或者业务逻辑本身就是一个复杂的流程图例如客服工单处理、数据分析管道那么LangGraph是你的不二之选。它提供的结构和可控性对于复杂应用至关重要。
