在AI技术日新月异的2025年，单打独斗的AI模型已难以应对复杂场景的需求，多智能体协作系统正成为企业实现复杂AI应用的关键。而LangGraph作为LangChain团队推出的图式Agent编排框架，正在这个领域掀起一场革命。

一、LangGraph基础

LangGraph的核心功能都是依托LangChain来完成，LangChain的“链式工作流”哲学，LangGraph的基础哲学是“构建图结构”的工作流，并引入“状态”这一核心概念来描绘任务执行情况。图状工作流比链式工作流功能要更加灵活，功能可拓展性也更强。

LangGraph是LangChain工作流的高级编排工具，其中“高级”之处就是LangGraph能按照图结构来编排工作流。

二、LangGraph核心架构

1. LangGraph的构建图语法属于最底层的API，涉及到复杂的节点定义、边定义、图构建等复杂内容。
2. LangGraph Agnet Node语法属于中层API，对工具和模型进行抽象，方便快速接入工具。
3. LangGraph预构建图语法属于中层API，对工具和模型进行抽象，方便快速接入工具。

三、LangGraph核心概念全景图

1. 图(Graph)——智能体协作的骨架 LangGraph使用有向图模型重构Agent工作流，将LLM调用、工具执行等模块抽象为节点，通过条件边实现动态跳转。这种设计使得复杂的工作流程变得直观且易于管理。
2. 图(Graph)——智能体协作的骨架 状态机是LangGraph的心脏，它使用类型注解来定义状态结构：

class AgentState(TypedDict):    messages: Annotated[list[AnyMessage], operator.add]  # 消息自动累积    intermediate_steps: Annotated[list[tuple], custom_merge] # 自定义状态合并

通过Annotated元数据，可以声明状态合并策略，如operator.add实现列表自动拼接，或使用自定义函数实现高级逻辑。 3. 节点(Node)与边(Edge)——智能体的器官与血管 每个节点都是职责单一的模块：

graph.add_node("llm", self.call_openai)  # LLM节点graph.add_node("action", self.take_action) # 工具执行节点

条件边则提供了动态路由能力，根据当前状态决定执行流程。

四、LangGraph-DeepSeek智能体

首先安装相应的库

pip install langchain -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install -U langchain-deepseek -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

创建你的第一个多智能体工作流

from langchain.chat_models import init_chat_modelmodel = init_chat_model(    model='deepseek-reasoner', # deepseek-chat表示调用DeepSeek-v3模型，deepseek-reasoner表示调用DeepSeek-R1模型，    model_provider='deepseek',# 模型提供商写deepseek    api_key="xxxxxxxxxxxxxxxxxxx",)question="什么是CNN神经网络"result = model.invoke(question)print(result)

五、LangGraph核心生态

1. LangGraph运行监控框架：LangSmithLangSmith （https://docs.smith.langchain.com/）:「可视化调试」、「性能评估」与「运维监控」
2. LangGraph图结构可视化编辑与调试框架：LangGraph Studio**LangGraph Studio（https://langgraph.com.cn/cloud/how-tos/studio/quick_start/index.html）**可视化构建图、测试、分享和部署智能体流程图的图形化 IDE + 运行平台
3. LangGraph服务部署工具：LangGraph CliLangGraph CLI （https://www.langgraph.dev/） 是用于本地启动、调试、测试和托管 LangGraph 智能体图的开发者命令行工具。
4. LangGraph Agent前端可视化工具: Agent Chat UI**Agent Chat UI （https://langchain-ai.github.io/langgraph/agents/ui/）**用于与后端 Agent（Graph 或 Chain）进行实时互动，支持上传文件、多工具协同、结构化输出、多轮对话、调试标注等功能。

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