LangGraph 中的“状态机（State Machine）”并非传统的有限状态机（FSM），而是一种专为大语言模型（LLM）Agent 架构设计的、基于图计算（Graph Computation）和消息传递（Message Passing）的状态流转系统。 要深刻理解 LangGraph 状态机的底层设计思想，可以将其归结为以下几个核心支柱： 1. 核心模型：受 Google Pregel 启发的图计算模型 传统 LangChain 的核心是 LCEL（表达式语言），它本质上是一个有向无环图（DAG），数据只能单向流动，无法循环。但真正的 Agent 需要具备“思考-行动-观察-再思考”的能力，这必须依赖循环（Cycles）。 LangGraph 的底层调度机制深受 Google Pregel（一种分布式图计算模型）的启发，采用了类似超步（Superstep）的执行逻辑： Node（节点）是计算单元：每个 Node 代表一个具体的动作（如调用 LLM、执行 Python 脚本、查询数据库）。Node 被激活时，会读取当前状态，执行计算，并返回状态的增量更新。 Edge（边）是...
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