在 LangGraph 中，Node（节点） 是整个图（Graph）工作流中的核心执行单元。如果把 LangGraph 构建的应用比作一条工厂流水线，那么节点就是流水线上的工作站或工人。 以下是 Node 在 LangGraph 中的具体作用和核心机制： 1. 核心作用：执行具体任务（The "Doer"） 节点是真正“干活”的地方。图中的每一个节点都代表一个具体的计算步骤。在一个大语言模型（LLM）应用中，节点通常执行以下任务： 调用大语言模型（LLM）生成回复。 执行外部工具（Tools），例如搜索网页、查询数据库、计算数学题。 处理、转换或清洗数据。 与用户进行交互（比如暂停等待用户输入）。 2. 与 State（状态）的交互机制 LangGraph 是基于“状态（State）”驱动的。节点的核心工作模式是“读取状态 -> 执行逻辑 -> 更新状态”。 输入（Input）： 节点（本质上是一个 Python 函数或 LangChain 的 Runnable 对象）接收当前整个图的全局 作为输入参数。 处理（Process）： 根据当前的状态数据执行逻辑。 输出（Output...
播面