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LangGraph 应用实例解析
LangGraph 是基于状态流（Stateful Flow）的框架，专为构建复杂、多轮对话或动态交互的 LLM（大语言模型）应用设计。它通过节点（Node）和边（Edge）的图形化结构，将对话逻辑拆解为可复用的组件，支持动态状态跟踪、上下文记忆和条件分支，适用于需要长期上下文依赖或复杂决策流程的场景。以下是几个典型应用实例及其核心设计思路：
- 多轮对话系统（客服/助手）
场景：构建一个智能客服系统，支持用户查询订单状态、退货流程或产品信息，并根据用户输入动态调整对话路径。
LangGraph 实现：
节点设计：
StartNode：欢迎语并收集用户意图（如“查询订单”“退货”）。
OrderQueryNode：验证用户身份后查询订单状态。
ReturnProcessNode：引导用户填写退货表单并提交。
ProductInfoNode：根据产品名称提供详细信息。
FallbackNode：处理未知意图或错误。
状态管理：
用户输入、历史对话记录、系统状态（如当前查询的订单ID）存储在 State 对象中。
节点间通过状态传递上下文（例如，OrderQueryNode 的结果会被 ReturnProcessNode 复用）。
动态分支：
根据用户输入（如“我想退货”）跳转到 ReturnProcessNode，否则继续询问意图。
优势&