LangChain与LangGraph结合：构建状态ful多智能体应用

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你是否在开发AI应用时遇到过这些问题：对话上下文丢失、多智能体协作混乱、复杂流程难以追踪？本文将展示如何通过LangChain与LangGraph的无缝集成，构建稳定高效的状态ful多智能体系统，让AI应用具备长程记忆与动态协作能力。

读完本文你将掌握：

• 状态ful智能体的核心优势与应用场景
• LangGraph状态管理的实现原理
• 多智能体协作流程的可视化设计
• 从零开始构建智能问答系统的完整步骤

为什么需要状态ful多智能体

传统无状态AI应用就像"金鱼"——每轮对话后都会忘记之前的交互。而在复杂业务场景中，如客服对话、数据分析、创意写作等，智能体需要：

• 记住历史交互上下文
• 在多步骤任务中保持状态一致性
• 多个智能体协同完成复杂目标

LangGraph作为LangChain生态的重要扩展，专为解决这些挑战而设计。官方文档docs/docs/concepts.mdx中明确指出，LangGraph通过图结构建模智能体行为，实现"状态ful"应用开发。

LangChain与LangGraph的协同架构

LangChain提供核心组件抽象与集成能力，LangGraph则专注于状态管理与流程编排，二者形成完美互补：

技术栈	核心功能	典型应用场景
LangChain	LLM集成、工具调用、数据处理	基础对话、单步任务
LangGraph	状态管理、流程控制、多智能体协作	复杂工作流、长期对话

这种架构使开发者能够：

1. 复用LangChain丰富的第三方集成
2. 通过LangGraph定义清晰的状态流转规则
3. 构建可扩展的多智能体系统

状态管理核心概念

在LangGraph中，状态(State)是智能体交互的"记忆中枢"。通过定义强类型的状态结构，我们可以精确控制数据在智能体间的流动。以下是cookbook/langgraph_agentic_rag.ipynb中的核心状态定义：

import operator
from typing import Annotated, Sequence, TypedDict
from langchain_core.messages import BaseMessage

class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], operator.add]

这个简单的状态定义实现了关键功能：

• 使用TypedDict确保类型安全
• 通过operator.add实现消息列表的自动合并
• 支持多轮对话的上下文累积

构建多智能体协作流程

图结构设计原则

LangGraph采用"节点-边"模型描述智能体协作，典型的多智能体系统包含：

• 工具节点：处理具体任务(如检索、计算)
• 决策节点：决定下一步行动
• 条件边：根据状态动态路由

实现步骤

1. 定义状态结构：如上文AgentState示例

2. 创建工具集：以检索工具为例

from langchain.tools.retriever import create_retriever_tool
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

vectorstore = Chroma.from_documents(
    documents=doc_splits,
    collection_name="rag-chroma",
    embedding=OpenAIEmbeddings(),
)
retriever = vectorstore.as_retriever()

tool = create_retriever_tool(
    retriever,
    "retrieve_blog_posts",
    "Search and return information about blog posts.",
)
tools = [tool]

3. 配置工具执行器：

from langgraph.prebuilt import ToolExecutor
tool_executor = ToolExecutor(tools)

4. 构建状态图：

from langgraph.graph import Graph

# 创建图实例
graph = Graph(AgentState)

# 添加节点
graph.add_node("agent", agent_node)  # 决策节点
graph.add_node("tool", tool_node)    # 工具节点

# 添加边
graph.add_edge("agent", "tool")      # 从决策到工具
graph.add_edge("tool", "agent")      # 工具返回结果给决策

# 设置入口点
graph.set_entry_point("agent")

# 编译图
app = graph.compile()

实战案例：智能问答系统

完整示例可参考cookbook/langgraph_agentic_rag.ipynb，该案例实现了具备以下能力的智能问答系统：

• 动态检索外部知识
• 维护对话上下文
• 自动决定是否需要工具调用

核心实现亮点：

• 使用Annotated类型确保状态安全更新
• 通过图结构可视化协作流程
• 结合LangChain检索工具与LangGraph状态管理

部署与扩展建议

1. 监控与调试：集成LangSmith追踪智能体行为
2. 性能优化：使用异步执行模式处理并发请求
3. 复杂度控制：对于超大型系统，考虑拆分多个子图
4. 状态持久化：结合向量数据库实现长期记忆

更多高级模式可参考：

• langgraph_crag.ipynb：可控生成与检索结合
• langgraph_self_rag.ipynb：自反思检索增强生成

总结与展望

通过LangChain与LangGraph的结合，我们突破了传统AI应用的局限性，构建出具备记忆能力与协作能力的智能系统。这种架构特别适合：

• 复杂决策支持系统
• 长期对话应用
• 多步骤数据分析
• 智能工作流自动化

随着LangChain生态的不断完善，libs/core/langchain_core/agents.py中已明确推荐使用LangGraph构建新一代智能体。现在就动手改造你的AI应用，赋予它真正的"持久记忆"与"团队协作"能力吧！

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