LangGraph 是基于 LangChain 构建的强大库，它的核心思想是用图结构来表示 AI 应用的执行流程。想象一个戴眼镜的小助手，它有一个记忆本来记录所有信息，还有不同的工作节点来处理不同任务。LangGraph 特别强调有状态，这意味着整个流程有一个共享的记忆，可以被所有步骤读取和修改。
LangGraph 的核心原理基于图结构。图中的节点代表执行具体任务的步骤，比如思考、使用工具、生成回答。边表示流程的走向，可以是条件分支，比如判断是否需要计算。状态是一个共享的记忆空间，记录所有信息。最重要的是，LangGraph 支持循环，让 AI 可以反复思考和行动，直到找到满意的答案。
LangGraph 有四个主要应用场景。第一是构建复杂的 Agent，它们能够自主规划任务、使用多种工具、处理歧义并进行自我修正。第二是多轮对话系统，能够记住对话历史并根据用户意图动态调整后续流程。第三是高级的检索增强生成，包含多次检索、信息筛选、重排序等复杂步骤。第四是自动化工作流，将多个 AI 任务和外部 API 调用串联起来。
让我们通过一个具体例子来理解 LangGraph。假设用户问"3乘以7加15等于多少？"我们的 AI 助手拿着记忆本，首先进入思考室，判断这个问题需要计算。然后沿着路径走向工具室，使用计算器得到结果36。最后进入答案室，整理信息生成最终答案"答案是36"。整个过程中，记忆本记录了所有步骤和结果。
LangGraph 是 LangChain 生态系统中的一个重要组件，专门用于构建有状态的、多步骤的人工智能应用程序。它的核心思想是将复杂的 AI 工作流表示为图结构，其中每个节点代表一个处理步骤，边代表数据流和控制流。这种设计让开发者能够创建更加灵活和强大的 AI 应用。
LangGraph 的核心原理基于图结构设计。它使用有向图来表示工作流，每个节点执行特定的任务。系统支持状态管理，让节点之间能够共享信息。条件路由功能允许根据执行结果选择不同的路径。特别重要的是，LangGraph 支持循环和迭代，这让 AI 能够进行反复思考和优化。同时，系统还具备可中断性，支持人工干预和设置检查点。
LangGraph 在实际应用中有广泛的场景。比如智能客服系统，用户提出问题后，系统首先进行意图识别，然后根据问题复杂程度决定是自动查询知识库还是转人工处理。对于简单问题，系统自动查询知识库并生成回复；对于复杂问题，则转给人工客服处理。整个流程都在图结构中定义，状态在各节点间传递，确保对话的连续性和上下文理解。
让我们通过一个具体的代码示例来理解 LangGraph 的使用。这是一个代码生成助手的例子。我们定义了三个节点：需求分析、代码生成和代码审查。每个节点都是一个函数，接收当前状态并返回更新后的状态。通过 StateGraph 类，我们构建了工作流图，添加了节点和边，最后编译成可执行的应用。这样，用户输入需求后，系统会自动按照定义的流程进行处理，状态在各个节点间传递，确保整个过程的连贯性。
总结一下，LangGraph 是构建智能 AI 应用的强大工具。它通过图结构提供清晰的流程控制，通过有状态设计实现完整的记忆管理，支持循环让 AI 能够反复思考和优化，可中断特性提供灵活的执行控制，模块化设计使得系统易于扩展。这些优势使 LangGraph 成为开发复杂 AI Agent 和自动化工作流的理想选择。