本文给大家介绍一款新的开源好工具——LangGraph ，它结合了 LangChain 的强大生态和图结构的灵活性，为多智能体系统的构建提供了新的可能。

什么是 LangGraph？

LangGraph 是一个基于图（Graph）结构的多智能体编排框架，建立在 LangChain 基础上。它允许开发者以节点（Node）和边（Edge）的形式定义智能体之间的流程和交互，从而更加清晰和可控地构建复杂的对话或任务系统。

简单来说：LangGraph = LangChain + 有状态图 + 多智能体协作机制

LangGraph 的核心作用

1、多智能体协作建模：可视化和结构化地定义多个 LLM Agents 之间的交互流程。

2、状态管理：通过图结构管理每个节点的上下文状态，保持任务一致性。

3、易于调试和维护：每个智能体的行为都有明确的节点标识，便于追踪和优化。

4、复用性强：节点可以灵活组合，构建不同应用场景的工作流。

使用场景举例

自动化问答系统：多个专家智能体负责不同知识域，协同完成复杂问题的解答。

智能客服系统：根据用户需求动态切换客服 Agent（如售前、售后、技术支持等）。

编程助手：拆分代码审查、生成、测试等多个子任务给不同智能体。

法律、医疗等专业咨询系统：每个 Agent 负责不同法规/症状的分析。

如何使用 LangGraph

下面是一个简单的开发例子，展示了 LangGraph 如何构建一个多智能体系统：

安装依赖

pip install langgraph langchain openai

定义 Agents（使用 LangChain）

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import create_tool_agent, ToolAgent

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")

agent1 = ToolAgent(name="math_solver", tools=[], llm=llm)
agent2 = ToolAgent(name="translator", tools=[], llm=llm)

构建 LangGraph 图结构

from langgraph.graph import StateGraph

graph = StateGraph()
graph.add_node("math", agent1)
graph.add_node("translate", agent2)
graph.set_entry_point("math")
graph.set_next("math", "translate")

workflow = graph.compile()

执行流程

result = workflow.invoke({"input": "请帮我计算 2+2，并翻译成英文"})
print(result)

输出将包括两步：先由 math_solver 计算结果为 4，再由 translator 翻译为 “Four”。

小结

LangGraph 让构建复杂的 LLM 多智能体系统变得简单而可控，特别适合需要处理多阶段、多角色任务的应用场景。它不仅具备图结构的灵活性，还继承了 LangChain 的生态优势，是 LLM 开发者值得尝试的新工具。

Github地址 :
https://github.com/langchain-ai/langgraph

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