LangGraph是基于LangChain的扩展框架，专为构建有状态的大模型工作流而设计。它通过图结构定义执行节点及其依赖关系，支持复杂任务编排，尤其适用于多智能体协作和长对话管理等场景。LangGraph的核心优势在于状态持久化、灵活编排、容错机制以及可视化调试。文章详细介绍了LangGraph的基础代码结构、开发原则、状态设计、节点函数、边的设计以及错误处理等关键内容，并提供了丰富的代码示例，帮助开发者快速上手，构建高效、可靠的大模型应用。

💡LangGraph的核心在于状态管理。它使用Pydantic模型或TypedDict明确定义状态结构，并通过注解实现状态字段的自动更新，确保数据在工作流中的正确传递和维护。

⚙️节点函数是LangGraph工作流的基本单元。节点接收状态并返回更新后的状态。文章展示了如何定义简单的节点和包含LLM调用的节点，以及如何实现多智能体协作，并行执行不同的任务。

🔗边的设计是LangGraph灵活性的体现。LangGraph支持条件分支和循环结构，根据状态值动态路由，实现复杂的控制流。开发者可以通过定义条件函数和循环条件，构建出适应不同场景的工作流。

⚠️错误处理机制是LangGraph可靠性的保障。LangGraph内置重试和回滚策略，可以有效处理节点执行过程中出现的错误，保证工作流的稳定运行。文章介绍了如何配置重试策略和回滚操作，增强系统的鲁棒性。

一. LangGraph简介

LangGraph 是基于 LangChain 的扩展框架，专为构建有状态（Stateful） 的大模型工作流而设计。它通过图结构（Graph）定义多个执行节点（Node）及其依赖关系，支持复杂任务编排，尤其适合多智能体协作、长对话管理等场景。

1.1 核心优势

状态持久化：自动维护任务执行过程中的上下文状态灵活编排：支持条件分支、循环、并行等控制流容错机制：内置错误重试、回滚策略可视化调试：自动生成执行流程图

二. LangGraph最佳实践

2.1 基础代码结构

from langgraph.graph import StateGraph, END  from typing import TypedDict, Annotated  import operator  # 定义状态结构  class AgentState(TypedDict):      input: str      result: Annotated[list, operator.add]  # 自动累积结果  # 初始化图  graph = StateGraph(AgentState)  # 添加节点与边（后续章节详解）  ...  # 编译并运行  app = graph.compile()  result = app.invoke({"input": "任务描述"})

2.2 开发原则

模块化设计：每个节点只完成单一职责

状态最小化：仅保留必要数据，避免内存膨胀

幂等性保证：节点可安全重试

三. 状态设计（State Design）

3.1 状态定义规范

使用 Pydantic模型 或 TypedDict 明确状态结构：

from pydantic import BaseModel  class ProjectState(BaseModel):      requirements: str      draft_versions: list[str]      current_step: int  # 初始化状态  initial_state = ProjectState(      requirements="开发一个聊天机器人",      draft_versions=[],      current_step=0  )

3.2 状态自动管理

LangGraph通过注解（Annotation） 实现状态字段的自动更新：

from langgraph.graph import add_messages  class DialogState(TypedDict):      history: Annotated[list, add_messages]  # 自动追加消息  def user_node(state: DialogState):      return {"history": ["用户: 你好"]}  def bot_node(state: DialogState):      return {"history": ["AI: 您好，有什么可以帮您？"]}

四. 节点函数（Node Functions）

4.1 节点定义标准

节点是工作流的基本单元，接收状态并返回更新：

from langchain_core.runnables import RunnableLambda  # 简单节点  def data_loader(state: dict):      return {"data": load_dataset(state["input"])}  # 包含LLM调用的节点  llm_node = RunnableLambda(      lambda state: {"answer": chat_model.invoke(state["question"])}  )  # 注册节点  graph.add_node("loader", data_loader)  graph.add_node("llm", llm_node)

4.2 多智能体协作

def designer_agent(state):      return {"design": "界面草图"}  def developer_agent(state):      return {"code": "实现代码"}  # 并行执行  graph.add_node("designer", designer_agent)  graph.add_node("developer", developer_agent)  graph.add_edge("designer", "reviewer")  graph.add_edge("developer", "reviewer")

五. 边的设计（Edge Design）

5.1 条件分支（Conditional Edges）

根据状态值动态路由：

from langgraph.graph import conditional_edge  def should_continue(state):      return "continue" if state["step"] < 5 else "end"  graph.add_conditional_edges(      source="decision_node",      path_map={"continue": "next_node", "end": END},      condition=should_continue  )

5.2 循环结构

graph.add_edge("start", "process")  graph.add_conditional_edges(      "process",      lambda s: "loop" if s["count"] < 3 else "end",      {"loop": "process", "end": END}  )

六. 错误处理（Error Handling）

6.1 重试机制

from langgraph.retry import RetryPolicy  policy = RetryPolicy(      max_retries=3,      backoff_factor=1.5,      retry_on=(Exception,)  )  graph.add_node(      "api_call",       api_wrapper.with_retry(policy)  )

6.2 回滚策略

def compensation_action(state):      # 执行补偿操作      rollback_transaction(state["tx_id"])      return {"status": "rolled_back"}  graph.add_edge("failed_node", "compensation")  graph.add_edge("compensation", END)

注：本文代码基于LangGraph 0.1+版本实现，需预先安装依赖：

pip install langgraph langchain pydantic

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