LangChain和LangGraph 里面的 `create_react_agent`有什么不同
这两个函数虽然名称相同，但来自不同的库（LangChain 和 LangGraph），它们在实现和使用上有一些关键区别：
主要区别
| 特性 | LangChain 的 create_react_agent | LangGraph 的 create_react_agent |
|---|---|---|
| 所属库 | LangChain | LangGraph |
| 设计目的 | 单次执行的简单代理 | 基于图的、可循环执行的复杂代理 |
| 执行模型 | 线性执行 | 图结构执行（支持循环和分支） |
| 状态管理 | 有限状态管理 | 完整的状态管理和追踪 |
| 适用场景 | 简单任务 | 复杂、多步骤任务 |
LangChain 的 create_react_agent
from langchain.agents import create_react_agent# 典型用法
agent = create_react_agent(llm=llm,tools=tools,prompt=prompt
)
特点：
- 基于 ReAct (Reasoning + Acting) 框架
- 适合单次执行的简单任务
- 执行是线性的，没有循环或复杂控制流
- 状态管理相对简单
LangGraph 的 create_react_agent
from langgraph.prebuilt import create_react_agent# 典型用法
agent = create_react_agent(llm=llm,tools=tools,prompt=prompt
)
特点：
- 同样基于 ReAct 框架，但在图结构中实现
- 支持循环执行和复杂控制流
- 可以处理多轮对话和复杂任务
- 提供更强大的状态管理和追踪能力
- 可以与其他图节点组合创建更复杂的代理
如何选择
-
选择 LangChain 版本 当：
- 你只需要简单的单次任务执行
- 不想引入额外的 LangGraph 依赖
- 任务流程是线性的
-
选择 LangGraph 版本 当：
- 你需要处理复杂、多步骤的任务
- 需要循环执行或条件分支
- 需要更强大的状态管理
- 计划将代理集成到更大的工作流中
代码示例对比
LangChain 版本
from langchain.agents import create_react_agent
from langchain import hubprompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = agent_executor.invoke({"input": "查询北京天气"})
LangGraph 版本
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain import hubprompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)# 可以定义更复杂的工作流
workflow = ...
workflow.add_node("agent", agent)
# 添加其他节点和边...
总结
虽然两者都实现了 ReAct 代理模式，但 LangGraph 的版本提供了更强大的工作流控制能力，适合构建复杂的多步骤代理系统。如果你只需要基本的代理功能，LangChain 的版本可能更简单直接。