#状态图编排 (1)

LangGraph:把 agent 当成必须可持久、可中断、可恢复的长运行进程

LangChain 出品的底层状态图编排框架,MIT,Python 与 JS/TS 双实现,README 点名的生产用户有 Klarna、Replit、Elastic。它的血统写在致谢里:灵感来自 Google Pregel 与 Apache Beam,接口借鉴 NetworkX——把 BSP 图计算模型搬到 agent 上,得到「节点 = 一次模型调用或工具执行,边 = 控制流,状态 = 显式对象」。真正的价值不在「循环调模型 + 工具」那一层,而在四项运行时能力:持久化执行(崩了能从中断处精确续跑)、人在环中 interrupt(审批可以挂几小时到几天)、短期与长期两套记忆、以及 LangSmith 执行路径追踪。它的实际主张是「agent 的可靠性问题在运行时,不在模型」。可脱离 LangChain 单独使用;任何编译出的 CompiledStateGraph 都能作为子智能体交给上层 Deep Agents。42.1k★。我们未跑过它,持久化恢复的一致性未经我们验证,记为待复现。