AI TOOL PROFILE更新于 2026年10月3日

LangGraph

LangGraph 是用于构建可靠智能体和有状态工作流的开源编排框架，支持持久化、人机协作和长时运行。

完全免费

OVERVIEW

认识 LangGraph

01

LangGraph 用图和状态来编排多步骤 Agent，而不是把所有逻辑交给一次提示。官方文档强调持久化、流式输出、人机协作、检查点和长时运行，适合把检索、工具调用、审批和回退拆成可以观察与恢复的节点。它尤其适合需要稳定执行路径和可控副作用的生产工作流。

核心能力

有状态图：用节点、边和状态表达 Agent 的决策、循环与分支
持久化与恢复：保存检查点，让长任务可以暂停、继续和从失败处恢复
人机协作：在关键节点等待人工批准、补充信息或纠正工具参数
流式与部署：流式返回中间结果，并接入 LangChain 生态或自有服务

适合与限制

适合：

需要编排复杂 Agent、RAG 或工具工作流的开发团队
希望为智能体加入审批、回退、重试和可观察状态的组织

不适合或需先确认：

图结构、状态和循环会增加设计与测试成本
工具副作用、提示注入和状态数据安全仍需应用自行治理

CAPABILITIES

产品与功能

02

开发方：LangChain
产品形态：开源 Python/JavaScript Agent 编排框架与部署生态
价格状态：开源框架可免费使用，托管部署、观测和企业支持以 LangChain 当前方案为准。
使用提醒：图结构能提高可控性，但不会自动保证任务正确；节点状态、工具权限和循环上限需要明确设计。

USE CASES

适用场景

03

建议用法

画出任务状态、工具、审批点和失败分支
先用小图验证持久化、重试、流式和人工介入
加入评测、权限、超时和监控后再接入生产数据

典型场景

研究 Agent：让 Agent 分阶段检索、整理来源并等待审核
客服流程：把分类、检索、草拟和人工发送拆成可追踪节点
自动化审批：在高风险写入或发布前暂停并请求人工确认

BEFORE YOU START

使用前提示

04

价格、免费额度、地区限制和登录要求以工具官网当前说明为准。
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