在 LangGraph 中，State（状态） 是整个框架的核心概念。你可以把它理解为整个图（Graph）的“全局内存”或“上下文”。 在 LangGraph 构成的应用（通常是 AI Agent）中，工作流程被抽象为图中的各个节点（Nodes）和边（Edges）。而 State 就是在这些节点之间流转、读取和更新的数据对象。 简单来说，可以打个比方：如果把 LangGraph 的运行过程看作一条流水线，各个节点是流水线上的工人，那么 State 就是那个在传送带上不断被传递、修改和添加内容的“档案袋”。 以下是关于 LangGraph 中 State 的几个关键点： 1. State 的定义（数据结构） State 通常通过 Python 的 或 Pydantic 模型来定义。你可以在其中声明你的应用需要追踪哪些变量。例如：用户的提问、大模型生成的历史消息、中间计算的临时结果、错误状态等。 2. State 的更新机制（Reducers / 归约器） 这是 LangGraph 中最重要的一点。当一个节点执行完毕后，它会返回一个字典。这个返回的字典并不会直接替换掉原来的 Stat...
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