LangGraph：如何拆分一个多步骤任务？

LangGraph 的作用

LangGraph 面向有状态的工作流与智能体编排。它可以把确定性的代码步骤与模型驱动的步骤放在同一流程中，并提供持久执行、流式输出与人工介入等基础能力。

先定义任务中的状态

以资料整理流程为例，可以先记录来源地址、原始文本、分类建议、中文草稿和审核结果。每个步骤只读取和更新自己需要的字段。

来源地址 → 原始文本 → 分类建议 → 中文草稿 → 审核结果

这是一种流程设计示例；字段本身不代表已经接入或运行了 LangGraph。

再拆分执行节点

• 读取节点：获取指定来源的公开说明。
• 整理节点：提取用途与条件，生成待审核草稿。
• 审核节点：由独立校对步骤核对来源、表述和适用范围。
• 保存节点：仅保存通过审核的内容。

读取、去重和保存可以先用确定性代码实现；是否在整理环节使用模型，由内容复杂度和验证方式决定。

从最小流程开始验证

先用官方入门示例理解节点如何连接与执行，再替换成自己的读取和整理逻辑。检查失败时是否保留状态、重试会不会重复保存，以及校对完成前是否已经执行了发布动作。

本页是概念与流程设计资料，没有提供已实测的 LangGraph 运行示例。