LangGraph：构建有状态大模型工作流的利器

一. LangGraph简介

LangGraph 是基于 LangChain 的扩展框架，专为构建有状态（Stateful）的大模型工作流而设计。它通过图结构（Graph）定义多个执行节点（Node）及其依赖关系，支持复杂任务编排，尤其适合多智能体协作、长对话管理等场景。

1.1 核心优势

• 状态持久化：自动维护任务执行过程中的上下文状态

• 灵活编排：支持条件分支、循环、并行等控制流

• 容错机制：内置错误重试、回滚策略

• 可视化调试：自动生成执行流程图

• 

二. LangGraph最佳实践

2.1 基础代码结构

Python

from langgraph.graph import StateGraph, END  
from typing import TypedDict, Annotated  
import operator  
# 定义状态结构  
class AgentState(TypedDict):  
    input: str  
    result: Annotated[list, operator.add]  # 自动累积结果  
# 初始化图  
graph = StateGraph(AgentState)  
# 添加节点与边（后续章节详解）  
...  
# 编译并运行  
app = graph.compile()  
result = app.invoke({"input": "任务描述"})

2.2 开发原则

模块化设计：每个节点只完成单一职责

状态最小化：仅保留必要数据，避免内存膨胀

幂等性保证：节点可安全重试

三. 状态设计（State Design）

3.1 状态定义规范

使用 Pydantic模型 或 TypedDict 明确状态结构：

Python

from pydantic import BaseModel  
class ProjectState(BaseModel):  
    requirements: str  
    draft_versions: list[str]  
    current_step: int  
# 初始化状态  
initial_state = ProjectState(  
    requirements="开发一个聊天机器人",  
    draft_versions=[],  
    current_step=0  
)

3.2 状态自动管理

LangGraph通过注解（Annotation）实现状态字段的自动更新：

Python

from langgraph.graph import add_messages  
class DialogState(TypedDict):  
    history: Annotated[list, add_messages]  # 自动追加消息  
def user_node(state: DialogState):  
    return {"history": ["用户: 你好"]}  
def bot_node(state: DialogState):  
    return {"history": ["AI: 您好，有什么可以帮您？"]}

四. 节点函数（Node Functions）

4.1 节点定义标准

节点是工作流的基本单元，接收状态并返回更新：

Python

from langchain_core.runnables import RunnableLambda  
# 简单节点  
def data_loader(state: dict):  
    return {"data": load_dataset(state["input"])}  
# 包含LLM调用的节点  
llm_node = RunnableLambda(  
    lambda state: {"answer": chat_model.invoke(state["question"])}  
)  
# 注册节点  
graph.add_node("loader", data_loader)  
graph.add_node("llm", llm_node)

4.2 多智能体协作

Python

def designer_agent(state):  
    return {"design": "界面草图"}  
def developer_agent(state):  
    return {"code": "实现代码"}  
# 并行执行  
graph.add_node("designer", designer_agent)  
graph.add_node("developer", developer_agent)  
graph.add_edge("designer", "reviewer")  
graph.add_edge("developer", "reviewer")

五. 边的设计（Edge Design）

5.1 条件分支（Conditional Edges）

根据状态值动态路由：

Python

from langgraph.graph import conditional_edge  
def should_continue(state):  
    return "continue" if state["step"] < 5 else "end"  
graph.add_conditional_edges(  
    source="decision_node",  
    path_map={"continue": "next_node", "end": END},  
    condition=should_continue  
)

5.2 循环结构

Python

graph.add_edge("start", "process")  
graph.add_conditional_edges(  
    "process",  
    lambda s: "loop" if s["count"] < 3 else "end",  
    {"loop": "process", "end": END}  
)

六. 错误处理（Error Handling）

6.1 重试机制

Python

from langgraph.retry import RetryPolicy  
policy = RetryPolicy(  
    max_retries=3,  
    backoff_factor=1.5,  
    retry_on=(Exception,)  
)  
graph.add_node(  
    "api_call",   
    api_wrapper.with_retry(policy)  
)

6.2 回滚策略

Python

def compensation_action(state):  
    # 执行补偿操作  
    rollback_transaction(state["tx_id"])  
    return {"status": "rolled_back"}  
graph.add_edge("failed_node", "compensation")  
graph.add_edge("compensation", END)

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注：本文代码基于LangGraph 0.1+版本实现，需预先安装依赖：

Bash

pip install langgraph langchain pydantic