langgragh的思想与入门（一）

一. 绪论：从LCEL到LangGragh——为何需要新范式

在构建LLM应用时，开发者首先接触的事通过LangChain表达式语言（LangChain Expression Language, LCEL）实现的声明式链条。LCEL提供了一个强大的范式来链接组件，但核心架构基于有向无环图（DAG）。这一特性使其更适合线性的，一次性的处理流程，例如“检索-生成”或者“提示-模型-输出解析”。

然而，构建真正智能的 AI 智能体（Agent）需要超越 DAG 的限制。智能体需要具备反思、修正和动态决策的能力。例如，一个智能体在调用工具后，可能需要根据工具的输出“反思”，然后决定 重新 调用另一个工具，或者 返回 到上一个思考步骤来修正其计划。这种需要“循环（Loops）”或“返回”的逻辑，在有向无环的 LCEL 中难以实现或极其复杂 。

langgragh的定位：引入“循环”以及“状态”

langgragh正是为了解决上述问题设计的，他被明确为一个用于构建部署和管理复杂的生成式AI智能体工作流的开源框架。它不是对LCEL的简单扩展，而是一个根本性的范式转换：他将工作流建模为有状态的图
LangGraph 是一个 低层次（low-level的编排框架 ，其核心价值主张在于构建 长周期、有状态的（long-running, stateful）智能体 。开发者选择 LangGraph，意味着主动选择了一个更低的抽象层次，以换取对循环（Loops）和状态（State） 的完全控制权 。这是构建真正“智能”的、具备 ReAct 风格（Reasoning and Acting）的智能体所必需的基础。

langgragh与langchain的关系：共生而非替代

LangGraph 由 LangChain 团队创建 ，它们之间的关系是共生的，而非替代：

1. LangGraph 可以独立使用：官方文档明确指出，使用 LangGraph 不一定 需要 LangChain 。
2. LangGraph 建立在 LangChain 的组件之上：LangGraph 专注于“编排”，而 LangChain
   提供了用于“构建和管理 LLM”的库，例如模型、工具和提示词 。
3. LangChain 建立在 LangGraph 之上：这是一个至关重要的趋势。LangChain 中更高级的智能体抽象（例如create_…_agent）现在正逐步构建在 LangGraph 之上 。

这种关系表明，Langgraph正在成为langchain生态系统的“执行引擎”或者“底层进行时”。即时用户未来主要使用高级抽象，理解 LangGraph 也将是理解其底层行为和进行深度定制的关键。对于希望“系统学习”的开发者来说，LangGraph 是必须掌握的地基。

核心权衡：控制vs复杂性

学会langgragh必须理解核心权衡。

• 获得的控制（Power） ：开发者获得了构建循环 、持久化状态 、实现人在回路（Human-in-the-Loop, HITL） 以及设计复杂多智能体系统 的能力。
• 付出的代价（Cost）：这种强大的能力是有代价的。有观点指出，LangGraph 的代码可能变得“冗长（verbose）”或“企业级”，需要开发者编写大量“管道（plumbing）”代码 。不当的实现（尤其是在缺乏 LangSmith 辅助时）可能导致“调试是地狱” 。

本学习指南的目标，就是系统性地阐述如何利用 LangGraph 提供的“控制”，并有效地管理其“复杂性”。

二. langgragh核心架构解析：图，状态以及节点（心智模型）

要系统地学习Langgragh，首要任务是建立正确的心智模型。LangGraph 的架构灵感来源于 Google 的 Pregel 系统 ，其核心是基于消息传递的图计算。

基本范式：Google Pregel 与消息传递

在 LangGraph 中，工作流被建模为一个图（Graph） 。与 LCEL 的线性执行不同，LangGraph 的执行过程是通过消息传递（Message Passing在离散的“超级步骤（super-steps）”中进行的 。

工作原理：当一个节点（Node）完成计算的时候，它会发送一条消息（即状态更新）到图中的一个或者多个其他节点。接受到消息的节点背激活，执行计算，然后再发送新的消息。图的执行会持续进行，知道所有节点都变成 “非活动” 状态（即没有收到新消息）。这个基于消息传递和“超级步骤”的模型，正式Langgragh实现循环和并发执行的基础。

核心组件1：State (状态) —— 图的“灵魂”与“记忆”

“状态”是langgragh架构最核心的概念。

• 定义：状态是一个“共享数据结构” 或“记忆库” ，它在图的各个节点之间流动，并负责跟踪和记录 AI 系统处理的所有有价值信息 。
• 技术实现：状态（Scheme）通常使用Python的TypeDict来定义。在构建图时，StateGragh类在初始化必须传入State类（例如 graph = StateGraph(MyState)) 。

重点：状态更新机制（覆盖vsReduces）

这是初学者最容易犯错，也是最关键的知识点。默认情况下，当一个节点返回一个字典（状态更新）时，它会覆盖（overwrite）状态中已有的键值 。
这在处理聊天记录时是灾难性的。开发者通常希望**追加（append）**新的消息，而不是用新消息替换整个历史记录。

解决方案是使用 “Reducer” 。

Reducer 是一种指定状态键应如何更新的机制。通过 Python 的 Annotated 类型注解来实现：

• 在 TypedDict 中定义状态时，不直接使用 list，而是使用 Annotated。
• 例如，messages: Annotated[list[AnyMessage], operator.add] 。这里的 operator.add（或 add_messages 帮助器 ）告诉 LangGraph，当节点返回 {“messages”:…} 时，应将新消息添加到现有列表中，而不是覆盖它 。
  因此，LangGraph 的状态定义不仅仅是数据结构，还包含了数据的更新逻辑。

核心组件 2：Nodes (节点) —— “执行者”

节点是图中的执行者，负责完成具体的工作。

• 定义：节点是编码智能体逻辑的函数 。
• 本质：节点可以是任何 Python 函数或 LangChain Runnable 。它可以是一个 LLM
  调用、一个工具调用，或任何“常规代码（good ol’ code）” 。
• 工作原理：节点接收当前状态（State）作为输入，执行某些计算或副作用，并返回一个状态更新（一个字典）。

核心组件3：Edges (边) —— “导航员”与“控制流”

如果说节点是“执行者”，那么边就是“导航员” 。边是决定“下一步执行哪个节点”的函数 。

类型 1：直接边 (Direct Edges / Fixed Transitions)

这是最简单的边，用于固定的、顺序的转换。

• 实现：gragh.add_edge(“node_A”,“node_B”)。
• 含义：执行完node_A后，总是执行node_B。

类型 2：条件边 (Conditional Edges / Conditional Branching)

这是 LangGraph 实现循环和动态分支的核心机制，也是学习的重中之重。
工作原理：

1. 开发者定义一个路由函数（例如，在官方快速入门中，这个函数叫 should_continue ）。
2. 这个路由函数接收**当前状态（State）**作为其唯一输入。
3. 函数内部根据状态中的信息进行判断（例如，“最新的消息 state[‘messages’][-1] 中是否包含工具调用 tool_calls？” ）。
4. 函数返回一个字符串 ，该字符串必须是图中某个节点的名称（例如 “tool_node”)，或者是特殊的 END 字符串，表示执行结束 。
   这种设计的影响是深远的：LangGraph 的整个控制流是由数据（状态）驱动的。图的“形状”不是静态的，而是根据每次执行的状态动态决定的。这就是 LangGraph 如此强大的根本原因。