在 LangGraph 中， 和 的核心区别在于它们如何定义和处理图的“状态（State）”。 简而言之： 是最基础、最强大的图，允许你定义任意结构的状态（通常是一个包含多个变量的字典）。 是 的一个特定的、简化的子类，它的状态被硬编码为“一个消息列表”（List of Messages），专门用于处理纯对话场景。 以下是它们的详细对比： --- 1. StateGraph (状态图) —— 核心与全能 是 LangGraph 的核心组件。在使用它之前，你必须通过 Python 的 或 Pydantic 模型来明确指明“状态”的结构。 状态结构：完全自定义。你可以包含消息历史，还可以包含结构化数据、标志位、错误信息、外部 API 返回的上下文等。 状态更新方式（Reducers）：你需要通过 来指定每个字段更新时的行为（比如是覆盖旧值、还是追加到列表中）。 适用场景：复杂的 Agent 架构、多 Agent 协作、需要记忆中间计算结果的 RAG（检索增强生成）系统。 代码示例： --- 2. MessageGraph (消息图) —— 极简与专用 是为了让开发者快速搭建简单的聊天...
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