LangGraph是LangChain生态中的一个重要创新，它将传统的线性链式调用升级为更具弹性的图式编排。与LangChain的固定流程不同，LangGraph通过节点（Node）和边（Edge）的组合，构建出可循环、可分支的复杂流程，并引入中央State作为共享的上下文容器，支持断点续跑和持久化。这使得LangGraph在处理多智能体协作、长时任务以及需要动态决策的场景中表现出色，能够更高效地管理和传递信息，实现更高的并发吞吐量，是构建复杂AI应用的新选择。

🔹 **设计哲学革新：** LangGraph采用图式（Graph）而非链式（Chain）设计，通过节点（Node）和边（Edge）的组合，支持循环和分支，打破了LangChain线性的局限，为AI编排提供了更大的灵活性，能够构建更复杂的应用逻辑。

🔹 **中央State管理：** LangGraph引入了中央State（State）作为共享的Pydantic数据结构，取代了LangChain中分散的Memory组件。State充当了全局上下文容器，所有节点可以直接读写，并支持检查点持久化和断点续跑，解决了上下文传递和长期记忆的难题。

🔹 **强大的控制流与并发：** LangGraph的条件边和循环边允许LLM动态决定下一步执行路径，实现更智能的控制流。同时，它原生支持并行节点，官方压测显示并发吞吐量可提高3倍，这对于多智能体协作和需要并行处理的任务至关重要。

🔹 **广泛的适用场景：** 相比LangChain主要适用于问答机器人和固定流程的数据处理，LangGraph更适合多智能体协作、长时任务、需要反复决策的系统（如金融风控）等复杂场景，能够更有效地处理动态和迭代的过程。

🔹 **Memory与State的显著差异：** LangChain的Memory是封装的记忆插件，作用范围有限且需手动传递；而LangGraph的State是全局共享的数据容器，任何节点都能访问，并具备持久化能力，是Memory+消息+快照的三合一结构，提供了更统一和强大的状态管理能力。

和Langchain的区别，为什么要有langgraph？

链表和图的区别单agent 和多agentMemory 和state的区别

维度	LangChain	LangGraph
1. 设计哲学	链式（Chain）：线性、顺序、无环 DAG	图式（Graph）：节点+边，可循环、可分支
2. 状态管理	依赖 Memory 组件，上下文有限，无全局持久化	内置中央 State，支持检查点持久化与断点续跑
3. 控制流	固定 A→B→C，条件逻辑需手动编码	条件边 + 循环边，LLM 可动态决定下一步
4. 并发能力	单线程/简单并行	原生支持并行节点，官方压测并发吞吐高 3 倍
5. 适用场景	问答机器人、固定流程的数据处理	多智能体协作、长时任务、需要反复决策的系统（如金融风控）
6. 与 LLM 关系	直接调用 LLM，链内顺序组合	可把任意 LangChain Chain/Tool 作为节点复用
7. 使用体验	上手简单，API 直观	需理解图、状态、边，学习曲线略高

LangGraph 编排的原理是什么?

LangGraph 编排原理的 4 个核心要点，可拆解如下：

核心抽象 • 节点（Node）：任何可执行单元——LLM、工具、API、子图——均封装为节点。 • 边（Edge）：描述节点先后关系，支持固定边（A→B）与条件边（if-else 路由）。 • 状态（State）：共享的 Pydantic 数据结构，在节点间传递并作为上下文与内存。 • 图（Graph）：节点与边的组合，编译成可调用对象，对外暴露 invoke/stream 等接口。

运行时流程 • 初始化：用输入数据填充初始状态。 • 超步调度：引擎根据当前状态和边策略，选出就绪节点并行执行。 • 状态更新：节点执行后写回状态，并把更新后的状态沿出边发送。 • 终止判断：无就绪节点或满足终止条件时结束。

与 DAG（无环图） 的区别 • 支持任意有向图，不局限于无环结构。 • 允许循环执行，只要状态收敛即可安全终止。 • DAG 只是 LangGraph 的一个子集。

与 LangChain 的关系 • LangChain 的链是线性或简单分支结构，靠 Memory 维持上下文。 • LangGraph 把“链”泛化为任意图，用状态机式机制支持循环、并行、多 Agent 协作等复杂场景。

State是什么？

上下文容器 把对话历史、工具结果、用户变量等一切需要跨节点传递的信息，放进一个统一的 Pydantic/BaseModel 对象里。消息总线 节点执行完只干两件事： • 读取当前 State • 返回对 State 的“补丁”（delta） 运行时引擎把这些补丁合并，形成新的 State，再沿着边发出去，供下游节点继续消费。持久化锚点 通过 CheckpointSaver，State 可以被序列化到线程级存储；恢复时只需把上一步的 State 反序列化，就能从断点继续跑，实现长期记忆。

State 就是 LangGraph 的「内存+消息+快照」三合一的数据结构

Memory和State的区别

维度	Memory（LangChain 语境）	State（LangGraph 语境）
1. 本质	一个记忆插件（对象/组件），封装了“如何保存/读取历史”	一个数据容器（Pydantic/BaseModel），放在图的全局 Context 里，节点直接读/写
2. 作用范围	只能被所在链访问；跨链需手动传递	被整张图共享；任何节点都能访问同一实例
3. 生命周期	链执行完就结束；持久化需额外配置	可随检查点持久化到磁盘，线程重启后自动恢复
4. 数据形态	通常是“对话历史列表”或“向量检索器”	任意字段（messages、变量、文件句柄、任务状态等）
5. 使用方式	在 Chain 构造时传 memory= 参数	节点函数签名里直接声明 state: State 并返回 {"field": new_value}
6. 可变性	由 Memory 类内部控制，外部只读	每个节点可直接修改字段，引擎合并补丁
7. 与并发关系	链内通常是顺序执行，无需并发保护	图支持并行节点，State 由引擎做冲突合并

两种架构中Memory 是如何实现的？

维度	LangChain	LangGraph
1. 设计哲学	链式（Chain）：线性、顺序、无环 DAG	图式（Graph）：节点+边，可循环、可分支
2. 状态管理	依赖 Memory 组件，上下文有限，无全局持久化	内置中央 State，支持检查点持久化与断点续跑
3. 控制流	固定 A→B→C，条件逻辑需手动编码	条件边 + 循环边，LLM 可动态决定下一步
4. 并发能力	单线程/简单并行	原生支持并行节点，官方压测并发吞吐高 3 倍
5. 适用场景	问答机器人、固定流程的数据处理	多智能体协作、长时任务、需要反复决策的系统（如金融风控）
6. 与 LLM 关系	直接调用 LLM，链内顺序组合	可把任意 LangChain Chain/Tool 作为节点复用
7. 使用体验	上手简单，API 直观	需理解图、状态、边，学习曲线略高

State和Memory的区别

维度	Memory（LangChain 语境）	State（LangGraph 语境）
1. 本质	一个记忆插件（对象/组件），封装了“如何保存/读取历史”	一个数据容器（Pydantic/BaseModel），放在图的全局 Context 里，节点直接读/写
2. 作用范围	只能被所在链访问；跨链需手动传递	被整张图共享；任何节点都能访问同一实例
3. 生命周期	链执行完就结束；持久化需额外配置	可随检查点持久化到磁盘，线程重启后自动恢复
4. 数据形态	通常是“对话历史列表”或“向量检索器”	任意字段（messages、变量、文件句柄、任务状态等）
5. 使用方式	在 Chain 构造时传 memory= 参数	节点函数签名里直接声明 state: State 并返回 {"field": new_value}
6. 可变性	由 Memory 类内部控制，外部只读	每个节点可直接修改字段，引擎合并补丁
7. 与并发关系	链内通常是顺序执行，无需并发保护	图支持并行节点，State 由引擎做冲突合并