在进行大模型应用开发时，“到底是用框架还是用原生代码”是一个非常经典的架构决策。 LangGraph 的核心价值在于处理复杂的、有状态的、包含循环逻辑（Cyclic）的 Agent 协同。如果你的业务场景不需要这些高级特性，引入 LangGraph 反而会带来陡峭的学习曲线、调试困难和性能损耗。 以下业务场景下，我强烈建议直接使用 Python 原生代码 + LLM API（如 OpenAI SDK），而不是引入 LangGraph： --- 1. 单步或纯线性的数据处理流 (Linear Pipelines) 如果你的业务流程是典型的“输入 -> 处理 -> 输出”，或者是线性的步骤（A -> B -> C），完全不需要 Agent 的“自主决策”或“循环反思”。 具体场景： 信息抽取： 批量从发票、简历、合同中提取结构化字段（JSON）。 内容生成流水线： 比如写文章（生成大纲 -> 扩写段落 -> 润色）。 文本分类/情感分析： 将用户评论打上标签并存入数据库。 为什么不用 LangGraph： 普通的 Python 函数（, ）或简单的异步代码（）就能完美解决。LangG...
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