LangGraph 是由 LangChain 团队构建的开源低层框架，专门用于创建有状态的多代理应用程序与工作流。它支持循环和分支逻辑，并提供持久化执行、短期记忆与流式输出，使开发者能够构建复杂、可控、可投入生产的 AI 代理系统。 定价：免费开源（MIT）；LangGraph Platform 企业云服务另计。编辑评分：⭐ 4.7。
LangGraph是什么？
简单说，LangGraph 是 LangChain 团队推出的一个开源框架，专门用来帮开发者构建有状态的多代理系统。
听起来有点抽象，我换个说法：如果你需要让多个 AI 代理协同工作、互相通信，甚至能“记住”之前做了什么、然后根据不同情况做不同决策，这就是 LangGraph 要解决的事。
它和普通链式调用的区别在于——普通链是线性的，走完就结束，而 LangGraph 支持循环和分支。你可以让代理A做完交给代理B，B觉得处理不了再打回给A重新来，或者根据某个条件选择走C流程还是D流程。
2026年的更新进一步增强了细粒度的编排能力和持久化机制，代理在执行中断后能更好地恢复状态。
核心功能
1. 多代理编排与协调 支持定义多个代理的协作关系，谁先做、谁后做、什么时候需要互相调用，都可以精细控制。实际使用中，适合那种需要不同专长角色分工的场景，比如一个代理负责检索、一个负责生成、一个负责校验。
2. 状态管理与持久化 这是 LangGraph 较有特色的地方——它内置了状态持久化能力，代理执行到一半中断了，下次可以接着来，不用从头重跑。对需要长流程或处理复杂任务的场景比较友好。
3. 条件分支与循环控制 支持用类似“if-else”的逻辑控制流程走向，也支持让代理循环处理直到满足某个条件。这个功能在需要迭代优化输出的场景下很实用，比如让代理多轮反思直到答案达标。
4. 人机交互介入点 可以在流程中设置“暂停点”，让人工确认或输入后再继续执行。这个功能对于需要人工审核、或者希望人在关键节点介入控制的场景很实用。
5. 可视化执行监控 提供可视化的调试工具，能够看到整个执行流程的每一步、状态变化和代理间的通信。对排查问题和理解整个系统行为很有帮助。
版本/套餐对比
| 特性 | 社区版（开源） | 企业版 |
|---|---|---|
| 多代理编排 | ✅ | ✅ |
| 状态持久化 | ✅ | ✅ |
| 条件分支与循环 | ✅ | ✅ |
| 人机交互介入点 | ✅ | ✅ |
| 可视化调试工具 | 基础功能 | 高级监控与分析 |
| 官方技术支持 | 社区支持 | 专属支持通道 |
| 部署与扩展 | 自行维护 | 托管部署选项 |
| 定价 | 免费 | 需联系商务 |
具体版本信息建议直接查看官方最新发布，因为功能更新比较频繁。
值不值得用？
优点：
- 多代理协作能力强，能处理复杂业务流程
- 状态持久化在同类工具中属于比较成熟的实现
- 和 LangChain 生态兼容性好，如果本身就在用 LangChain，上手成本会低一些
- 人机协作和可视化调试在实际项目中是刚需
缺点：
- 学习曲线确实有陡的地方，状态图的概念需要时间理解
- 大规模部署时性能调优比较复杂，需要有一定工程经验
- 文档示例多，但深度教程偏少，很多坑需要自己踩
我的结论： 如果你的项目需要多个 AI 代理协同工作、流程有分支和循环、且需要状态管理，LangGraph 是目前开源领域里做得比较完整的选择。但如果你只是做一个简单的问答链，可能没必要引入这个复杂度。
使用建议
- 先从小流程开始：不要一上来就设计一个复杂的多代理系统，先用一个简单场景跑通，理解状态流转的基本逻辑。
- 充分利用可视化工具：在开发阶段多看执行流程图，能帮你快速发现设计上的问题。
- 注意状态大小：持久化虽然好用，但状态数据量大会影响性能和存储成本，设计时要考虑什么需要存、什么不需要存。
- 人机介入点要想清楚：不是越多越好，在真正需要人工判断的节点设置就够了。
- 关注官方更新：这个项目迭代较快，新版本可能会带来更好的性能和更方便的功能。
适合谁用？
推荐使用：
- 需要构建多代理协同系统的团队
- 项目流程有复杂分支和循环逻辑的开发者
- 已经在使用 LangChain 并希望扩展多代理能力的用户
可考虑：
- 对状态管理有需求，但团队技术实力一般的项目
- 想要尝试人机协作流程但不确定规模的团队
不推荐：
- 只需要简单链式调用的场景
- 没有工程经验支撑的小团队
- 对性能要求极高且没有调优资源的项目
