AI Agent / 工作流自动化
langgraph
LangChain 出品的底层 Agent 编排框架，支持持久化、容错、人机协同
质量分92
31,979 Stars
2026-05-13T19:48:27Z
unknown
medium
中文速读
LangGraph 是 LangChain 推出的底层 Agent 编排框架，用于构建长时间运行、有状态的 AI 工作流和 Agent。提供持久化执行、容错机制、事件流、中断与时间旅行、内存管理、子 Agent 等核心能力。同时支持 Python 和 JavaScript。适合需要精细控制 Agent 执行流程、需要生产级可靠性的开发者。如果只需快速搭建 Agent，可考虑其上层的 Deep Agents。
适合
- 需要精细控制 Agent 执行流的开发者
- 构建复杂多步 AI 工作流的团队
- 需要生产级 Agent 可靠性的项目
不适合
- 只想快速搭一个简单 Chatbot 的用户（用 Deep Agents 更合适）
- 不打算用 LangChain 生态的开发者
- 不需要有状态编排的简单场景
选型答案
langgraph 适合什么场景？需要精细控制 Agent 执行流的开发者；构建复杂多步 AI 工作流的团队；需要生产级 Agent 可靠性的项目
langgraph 的试用和部署门槛如何？已发现 6 个试用、文档或演示入口，可从页面的“快速试用”区域打开。 当前难度标记为“中等难度”，许可证记录为“unknown”。
选择 langgraph 时要注意什么？只想快速搭一个简单 Chatbot 的用户（用 Deep Agents 更合适）；不打算用 LangChain 生态的开发者；不需要有状态编排的简单场景
数据来源和更新时间GitHub 仓库 langchain-ai/langgraph，最近记录的推送时间为 2026-05-13T19:48:27Z。
标签
Agent编排工作流有状态持久化LangChain