LangGraph 概览：面向长运行有状态智能体的编排框架

用途与定位

根据该文档，LangGraph 是低层（low-level）的智能体编排框架与运行时，面向长运行、有状态的智能体与工作流。它不抽象提示词或架构，只聚焦编排相关的底层能力。文档建议先了解模型与工具等构建要素；使用 LangGraph 不强制依赖 LangChain，但文档示例常配合 LangChain 组件集成模型与工具。若只需常见 LLM 与工具调用循环的高层封装，文档建议改用 LangChain 的 agents。

核心能力

• 在同一个图中混合手写确定性步骤与 LLM 驱动的智能体步骤，便于在需要可预测、可审计的环节使用固定逻辑。
• 持久化：支持故障后恢复、长时间运行。
• 人机协同：可在任意节点检查与修改智能体状态。
• 记忆：区分会话内短期工作记忆与跨会话长期记忆。
• 配合 LangSmith 进行追踪、调试与评估。
• 文档提及面向生产的有状态长运行工作流部署能力。

生态与安装

文档说明产品分层：Deep Agents 位于 LangGraph 之上提供规划、子智能体等 harness；LangChain 提供模型、工具与智能体循环抽象；LangGraph 是编排运行时；LangSmith 负责可观测性与部署。安装命令按 Python（pip/uv 安装 langgraph）与 JavaScript（npm/pnpm/yarn/bun 安装 @langchain/langgraph 与 @langchain/core）分别给出，具体命令以官方文档为准。

限制与待核实

本文档为参考页，未提供性能数据、版本号或价格信息；实际能力与接口可能随版本变化，需要以对应版本文档核实。文中对企业用户的表述属于文档自述，未经独立验证。