本文深入探讨了为何在构建复杂的AI应用时，选择LangGraph而非Coze或Dify等平台更为合适。文章指出，Dify在实现“Deep Research”这类复杂任务时显得过于笨拙且难以控制，容易出现报错和不稳定，仅适合测试。相比之下，LangGraph作为一个基于语言模型的工作流编排框架，提供了更精细的控制、更高的可扩展性和更强的状态管理能力，特别适合构建多步骤、有状态或协作式的AI应用。文章通过一个简化的“Deep Research”示例，展示了LangGraph在状态容器、关键节点函数（如查询生成、并行搜索、反思分析）以及状态图构建方面的优势，强调了其结构化工作流、状态管理、条件路由、检查点和可扩展性等核心价值，并列举了对话系统、自动化工作流、复杂决策和多智能体协作等多种应用场景，为开发者提供了构建企业级AI应用的有力工具。

💡 LangGraph提供比Dify更精细和可控的AI应用开发方式，尤其在处理复杂任务如“Deep Research”时，其基于代码的灵活性和稳定性远超Dify的笨拙设计，避免了运行报错和不稳定问题，更适合实际生产环境。

⚙️ LangGraph的核心优势在于其强大的工作流编排能力，通过定义状态容器、关键节点函数（如查询生成、并行搜索、反思分析）和状态图构建，能够灵活实现多步骤、有状态和协作式的AI应用，有效管理信息流动和逻辑分支。

🔄 LangGraph支持复杂的控制流，如循环、分支和人工干预，这使得它能够构建高度适应性和响应性的系统，例如多轮对话机器人、智能问答系统（RAG增强）、自动化工作流和复杂决策规划等，极大地提升了AI应用的灵活性和智能化水平。

🚀 该框架原生支持多Agent协作，能够将不同的AI角色（如研究员、编辑、审阅者）进行有效组织和协调，共同完成复杂任务，这为构建虚拟团队、游戏NPC交互、辩论模拟器等提供了坚实的基础，也为数据处理和分析流水线提供了强大的支持。

📈 LangGraph具备企业级扩展能力，其内置的检查点（Checkpoint）机制确保了高可靠性的生产部署，能够轻松处理长时间运行的进程，并方便调试和恢复，这使得开发者能够构建更加健壮和可维护的AI解决方案。

为什么不选择Coze / Dify ?

因为太复杂太难以控制，还是利用底层代码和AI框架更合适。我给你展示利用dify做deep research是多么复杂：
要求：

image1432×427 18.9 KB

dify实现：

[]

github.com

GitHub - AdamPlatin123/Open-Deep-Research-workflow-on-Dify

通过在 GitHub 上创建帐户来为 AdamPlatin123/Open-Deep-Research-workflow-on-Dify 开发做出贡献。

以上就是dify的deep research:
而且这还是最基本的deep research，运行起来各种报错和不稳定，只能当成测试使用而已，不能真正运转。如果我们需要真正可用的，高可用的，高可控的，高性能的复杂agent，还是优先选择LangGraph。这是经过很长时间综合考虑得到的经验，分享给你：

我推荐LangGraph：

LangGraph 是一个基于语言模型（如 OpenAI、Deepseek等）的工作流编排框架，特别适合构建复杂的多步骤、有状态或协作式 AI 应用。

LangGraph实现deep research:
以下是一个基于 LangGraph 的简化版 Deep Research 智能体实现示例，包含核心工作流程和关键代码。该示例模拟了自动研究“气候变化对农业的影响”的过程，重点展示 状态管理、并行搜索 和 反思循环 三大核心机制

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 核心代码实现（简化版）

1. 定义状态容器

管理研究过程中的动态数据，使用 TypedDict 结构化存储：

from typing import TypedDict, Annotated, Listfrom langchain_core.messages import HumanMessagefrom operator import addclass ResearchState(TypedDict):    user_query: str  # 用户原始问题    search_queries: Annotated[List[str], add]  # 搜索查询列表（可追加）    search_results: Annotated[List[str], add]  # 搜索结果（可追加）    citations: Annotated[List[str], add]  # 引用来源    is_sufficient: bool  # 信息是否充足

2. 关键节点函数

每个节点对应研究流程中的一个环节：

查询生成节点（多样化生成搜索关键词）

def generate_queries(state: ResearchState):    user_topic = state["user_query"]    # 模拟 Gemini 生成多样化查询（实际需调用 LLM）    queries = [        f"{user_topic} 对粮食产量的影响",        f"{user_topic} 的农业适应技术",        f"{user_topic} 经济成本报告 2025"    ]    return {"search_queries": queries}

并行搜索节点（模拟多线程搜索）

def web_research(state: ResearchState, query: str):    # 模拟 Google Search API 调用（返回标题+摘要）    results = {        "气候变化对粮食产量的影响": "研究显示... [来源: IPCC 报告]",        "农业抗旱技术进展": "基因编辑作物可提升... [来源: Nature]"    }    return {        "search_results": [results[query]],         "citations": [f"Source_{hash(query)}"]    }

反思分析节点（判断信息完整性）

def reflection(state: ResearchState):    # 模拟反思逻辑：若结果少于3条则判定信息不足    is_sufficient = len(state["search_results"]) >= 3    return {"is_sufficient": is_sufficient}

3. 构建状态图与工作流

用 LangGraph 编排节点逻辑：

from langgraph.graph import StateGraph# 初始化状态图builder = StateGraph(ResearchState)# 添加节点builder.add_node("generate_queries", generate_queries)builder.add_node("reflection", reflection)builder.add_node("web_research", web_research)  # 实际需并行化处理# 设置边关系builder.set_entry_point("generate_queries")builder.add_edge("generate_queries", "web_research")builder.add_conditional_edges(    "reflection",    lambda state: END if state["is_sufficient"] else "web_research")# 编译可执行图research_agent = builder.compile()

4. 执行研究任务

# 启动研究流程result = research_agent.invoke({    "user_query": "气候变化对农业的影响"})# 输出结果print("最终报告摘要:", result["search_results"])print("引用来源:", result["citations"])

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 执行输出示例

最终报告摘要: [  "研究显示全球变暖导致小麦减产5-10% [来源: IPCC 报告]",  "基因编辑作物可提升抗旱性 [来源: Nature]",  "2024年亚洲农业损失达$120亿 [来源: FAO]"]引用来源: ["Source_123", "Source_456", "Source_789"]

小结： 本质上你可以说，这和dify的逻辑没有区别，但是程序员会觉得代码形式更靠谱和简单，可控和高效。同时复杂性可以进一步大幅提高，基于工作流的 LangGraph 实现简洁且可维护。
使用 LangGraph 构建多代理系统提供了以下优势：

•结构化工作流 ：LangGraph 为定义代理交互提供清晰的结构，使复杂系统更易于设计和维护。
•状态管理 ：框架处理多次 LLM 调用之间的状态管理，确保信息在代理之间正确流动。
•条件路由 ：LangGraph 允许动态决定下一个代理，创建更适应和响应的系统。
•检查点 ：内置检查点功能便于调试和恢复长时间运行的进程。
•可扩展性 ：基于图的方法便于添加新代理或修改现有工作流，随着系统的发展。

参考：《How to build a Multi-Agentic Systems for RAG using LangGraph - Full project》nicoladisabato/MultiAgenticRAG | DeepWiki

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以下我介绍更多 LangGraph 实现的详细项目示例：

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0. 对话与问答系统

多轮对话机器人

功能：记忆上下文、动态跳转话题、处理模糊查询（如用户连续追问“怎么设置闹钟？”→“音量能调吗？”）。LangGraph 价值：通过状态管理（MessagesState）追踪对话历史，结合条件分支实现意图识别（如转人工客服或调用知识库）。案例：医疗科普机器人，根据用户病史动态调整回答深度，并在高风险回答前插入人工审核节点。

智能问答系统（RAG 增强）

功能：检索文档→多轮总结→验证准确性→循环优化答案。LangGraph 价值：动态控制检索流程（例：未找到答案时引导用户重新提问），支持多轮迭代优化回答质量。案例：法律文书助手，解析合同 PDF 后，通过循环判断逻辑处理模糊条款查询。

参考：《 LangChain+LangGraph+RAGAS=可靠的 RAG 系统》，介绍怎样利用langgraph打造工业级的RAG, mp.weixin.qq.com/s/NWo5jJmmw…

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1. 自动化工作流与业务流程

智能客服系统

多轮对话管理：处理用户查询 → 数据库检索 → 生成回答 → 满意度评估 → 转人工（如果需要）。自动工单分类：用户输入 → 意图识别 → 路由到对应部门 → 生成响应模板。

审批流程自动化

结合规则引擎和 LLM：员工提交申请 → 经理审核（自动生成审核意见） → 财务部门处理。

电商订单处理

订单确认 → 库存检查 → 支付验证 → 物流分配 → 客户通知（邮件/SMS）。

参考：《Customer Support Email Automation with AI Agents and RAG》 GitHub - kaymen99/langgraph-email-automation: Multi AI agents for customer support email automation built with Langchain & Langgraph
《human-in-the-loop 邮件自动化处理》 GitHub - langchain-ai/agents-from-scratch: Build an email assistant with human-in-the-loop and memory
介绍基于langgraph处理邮件/客服等自动化工作，还有human-in-the-loop的配合使用。
同时，推荐我喜欢的hitl工具：GitHub - ptonlix/gohumanloop: 💯 Perfecting AI workflows with human intelligence

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2. 复杂决策与动态规划

旅行规划助手

用户输入偏好 → 调用多个 API（航班、酒店、景点）→ 生成个性化行程 → 动态调整（如天气变化）。参考：《 用 AI 打造你的专属旅行计划：多智能体旅行规划工具（实战篇）》mp.weixin.qq.com/s/WszVU5N31…

投资建议引擎

用户风险测评 → 市场数据获取 → 投资组合生成 → 定期复盘调整。

医疗诊断辅助

症状输入 → 分诊建议 → 推荐检查项目 → 生成通俗易懂的解释（需结合专业数据库）。

参考：《 Gemini 开源了全栈 LangGraph 快速启动项目：开发者的新利器》，deep reseach例子，mp.weixin.qq.com/s/wLYIr1AQy…
《多渠道信息调研和多react_agent》介绍怎样利用多个langgraph节点‘’react_agent‘’来进行多渠道信息收集处理，复杂的决策和动态规划， GitHub - kaymen99/personal-ai-assistant: Your personal AI assistant powered by multiple AI agents. Connects to WhatsApp, Slack, or Telegram to manage your emails, schedule, to-dos, messages, and daily research.

//介绍怎样利用多个react_agent来进行复杂的决策和动态规划llm = get_llm_by_provider(self.model, self.temperature)        self.agent = create_react_agent(            llm,             tools=self.tools,             state_modifier=self.system_prompt,            **({"checkpointer": self.memory} if self.memory else {"checkpointer": False}) # set to False to avoid "MULTIPLE_SUBGRAPHS" error        )

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3. 多智能体协作系统

虚拟团队协作

分配角色（项目经理、工程师、设计师）→ 模拟会议讨论 → 生成任务清单。

游戏 NPC 交互

NPC 根据玩家行为动态响应，记忆历史互动并影响后续剧情。

辩论模拟器

多个 AI 角色持不同观点，按规则辩论并生成总结报告。

参考：《 使用 LangGraph 打造 Multi-Agent 系统》 mp.weixin.qq.com/s/OmJdNh8zF…

多代理系统是一组相互交互的独立“代理”。可以将每个代理想象成一个能够独立思考和行动的个体，类似于人类。这些代理一起工作或竞争以实现特定目标或完成任务。
简单来说，想象一群机器人清理你的房子。每个机器人是一个代理。一个可能负责吸尘地板，另一个可能负责擦拭家具，还有一个可能负责倒垃圾。它们各自独立工作，但通过沟通和协调确保整个房子被高效清洁。这就是多代理系统的本质：多个实体以协调的方式一起工作，以执行复杂任务或解决问题。

Researcher ：研究员。针对研究主题采集网络资源，做自主研究Editor ：编辑。负责初期规划研究大纲和整体结构Reviewer ：审阅。根据设定的标准对研究结果进行检查验证Revisor ：修订。根据审阅结果对研究结果进行修订Writer ：撰写。根据研究输出撰写最终报告内容Publisher ：发布。负责用不同的格式发布最终研究报告

参考：
《 学习使用LangGraph x GPT-Researcher构建一个多智能体架构的AI自主研究助理》  mp.weixin.qq.com/s/PlpsIT5bj…
《TradingAgents：多代理 LLM 金融交易框架》 ：部署由LLM驱动的专业智能体——从基本面分析师、情绪分析师、技术分析师，到交易员、风险管理团队——平台能够协同评估市场状况并制定交易决策。 GitHub - TauricResearch/TradingAgents: TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework

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4. 数据处理与分析流水线

自动化报告生成

数据库查询 → 数据清洗 → 可视化生成 → 自然语言总结。

实时舆情监控

爬取社交媒体 → 情感分析 → 关键事件提取 → 生成日报。

科研文献综述

检索论文 → 提取关键结论 → 对比分析 → 生成综述草稿。

参考： 《自动化潜在客户线索研究》GitHub - kaymen99/sales-outreach-automation-langgraph: Automate lead research, qualification, and outreach with AI agents and Langgraph, creating personalized messaging and connecting with your CRMs (HubSpot, Airtable, Google Sheets)

《自动化潜在客户线索研究》 1 LinkedIn Profile Scraping：自动从 LinkedIn 收集有关潜在客户及其公司的基本信息，以创建全面的个人资料。 2 公司数字存在分析 ：评估公司的网站和博客内容，以深入了解其产品和服务。此外，评估他们在 Facebook、Twitter、YouTube 等平台上的社交媒体活动。 3 最近的公司新闻分析 ：跟踪与公司相关的最新新闻和公告，以深入了解他们当前的举措和挑战。 4 痛点识别 ：识别公司面临的潜在挑战或差距，并就贵机构的产品和服务如何解决这些问题提供量身定制的建议。 5 报告生成 ：为每个分析生成详细的报告，这些报告既保存在本地，也保存在 Google Analytics 中。创建一份综合的全球研究报告，结合来自领导档案，公司档案和数字存在的见解。 

《Langgraph故事写作》：langchain-ai/story-writing | DeepWiki
它使用户能够在人工智能的帮助下协作编写故事，具有编辑现有章节、沿着不同路径继续叙述以及维护故事章节之间复杂关系的能力。

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 所以，为何选择 LangGraph？

复杂控制流：突破传统链式结构的限制，支持循环、分支、人工干预等非线性逻辑。状态持久化：自动管理多轮交互状态，降低开发复杂度。多 Agent 原生支持：直接建模 Agent 协作，无需手动调度线程。企业级扩展：内置检查点（Checkpoint）机制，支持高可靠生产部署。