在 LangGraph 中处理大模型 API 调用时的超时或异常（Exception），最佳实践是分层处理。你可以根据具体的业务需求，在 模型层（LLM级别）、节点层（Node级别） 或 图路由层（Graph级别） 来设计重试和错误捕获机制。 以下是具体的 4 种设计方案，按照从简单到复杂的顺序排列： --- 方案一：使用 LangGraph 原生的节点重试机制（推荐） LangGraph 原生支持为具体的 Node 配置 。这是最推荐的方式，因为它能在图引擎级别统一管理，并且对可观测性（如 LangSmith）非常友好。 适用场景： 处理偶发的网络抖动、API 限流（Rate Limit）或超时。 --- 方案二：使用 LangChain 模型自带的重试和超时参数 在调用底层大模型时，LangChain 的 ChatModels 本身就封装了基于 库的重试机制，并支持设置超时时间。 适用场景： 最简单的 API 兜底，不需要复杂的图逻辑介入。 --- 方案三：Node 内部的 Try-Except + State 状态记录（错误降级） 如果重试了依然失败，或者你想根据不同的错误...
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