视频字幕
LangChain 和 LangGraph 都是用于构建基于大型语言模型的应用工具。LangChain 是一个基础框架，提供各种组件如模型接口、提示词模板、解析器等。而 LangGraph 是 LangChain 的扩展，专门用于处理更复杂、有状态且可能包含循环的工作流。
LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它的核心思想是提供各种组件，如LLM模型接口、提示词模板、解析器、工具、内存等，并将这些组件连接起来形成链或简单的代理。典型结构通常是线性的链式调用，一个步骤接一个步骤执行。它的优势在于提供了丰富的集成和基础组件，易于构建相对简单或线性的LLM应用。
LangGraph 是 LangChain 的一个库扩展，专门用于构建有状态、多参与者的工作流。它的核心思想是将工作流建模为一个有向图，图中的节点代表不同的计算步骤或参与者，边代表节点之间的转换。关键特性包括图结构支持任意复杂的非线性流程、强大的状态管理机制，以及多参与者协同工作能力。它特别适合构建需要规划、执行、反思、修正的复杂智能体工作流。
让我们对比一下两者的主要区别。首先是基础与扩展的关系：LangChain 是基础框架提供构建块，而 LangGraph 是其扩展。在结构上，LangChain 倾向于线性链或简单循环，而 LangGraph 使用图结构支持复杂的非线性流程。在处理复杂性方面，LangChain 适合简单到中等复杂度的任务，LangGraph 则专为复杂、有状态的工作流而设计。最重要的是，LangGraph 提供了更强大的基于图的状态管理能力。
最后总结一下选择建议。如果你需要构建简单的问答系统、线性的任务执行流程，或者进行快速原型开发，LangChain 就足够了。但如果你要构建复杂的智能体工作流，需要状态管理和循环逻辑，或者需要多步交互和决策系统，以及自我修正和规划能力，那么 LangGraph 会是更好的选择。总的来说，LangChain 提供基础框架，LangGraph 处理复杂性，应该根据应用的复杂度来选择合适的工具。