LangGraph 主要解决了 LLM 应用开发在投入生产环境时的哪些核心痛点？

Question

Accepted Answer

LangGraph 是由 LangChain 团队推出的一个用于构建状态化、多智能体（Multi-Agent）应用的框架。它的出现，本质上是为了解决 LLM 应用从“玩具/原型（Prototype）”走向“生产环境（Production）”时面临的一系列工程化痛点。 在 LangGraph 之前，开发者通常使用传统的 LangChain 或简单的 DAG（有向无环图）来构建工作流，但这在复杂的生产级 Agent 开发中显得捉襟见肘。 LangGraph 主要解决了以下 6 个核心生产痛点： 1. 痛点一：复杂逻辑的不可控性与“死循环”（从黑盒到白盒） 生产痛点：传统的 Agent（如基于 ReAct 架构）是“黑盒”的。你给它一个目标，它自己决定思考、调用工具、观察。在生产环境中，这种高度自治会导致行为不可预测、容易陷入死循环，或者在关键步骤做出错误决策。 LangGraph 的解决思路：状态机与循环图（Cyclic Graphs） 传统的 LangChain 表达式（LCEL）是 DAG（有向无环图），不支持原生的循环。 LangGraph 引入了图（Graph）的概念，允许节...