LangGraph 项目介绍

项目定位

LangGraph 是一个低级状态图编排框架，将 Agent 的执行流程建模为有向图，支持 Durable Execution（持久化执行）、Human-in-the-loop（人机协作）和流式输出。

核心能力

StateGraph 状态图 — 通过定义节点、边、条件分支和共享状态，构建任意复杂的多步工作流
Durable Execution — 基于 Checkpoint 系统实现故障恢复和时间旅行，Agent 可以从任意检查点恢复
Human-in-the-loop — interrupt() 机制在执行中途暂停，等待人类审核或注入数据后继续
Functional API — 通过 @entrypoint 和 @task 装饰器以函数式风格定义工作流，无需显式建图
流式输出 — 支持 updates、values、messages、custom 等多种流模式，实时反馈 Agent 状态
子图组合 — 将图编译为子图嵌套进父图，实现模块化编排和多 Agent 协作
CLI + Server — langgraph-cli 提供本地开发服务器，配合 LangSmith 平台进行调试与部署

技术栈

维度	技术
语言	Python 3.10+
核心引擎	Pregel 执行模型（灵感来自 Google Pregel 和 Apache Beam）
状态 Schema	TypedDict / Pydantic BaseModel
Checkpoint 后端	内存（InMemorySaver）、SQLite、PostgreSQL（可插拔）
依赖	langchain-core（消息类型）、xxhash（checkpoint 哈希）
测试	pytest + asyncio
包管理	uv + pyproject.toml，monorepo 结构

架构概览

Monorepo 结构

LangGraph 是一个 monorepo，libs/ 目录下包含多个独立的 Python 和 JavaScript 包：

包	职责
`checkpoint`	Checkpoint 基础接口（BaseCheckpointSaver）
`checkpoint-sqlite`	SQLite 持久化实现
`checkpoint-postgres`	PostgreSQL 持久化实现
`langgraph`	核心框架：StateGraph、Pregel、Channel、Functional API
`prebuilt`	高层封装：create_react_agent、ToolNode、Interrupt 封装
`cli`	命令行工具与本地开发服务器
`sdk-py`	LangGraph Server REST API 的 Python 客户端
`sdk-js`	LangGraph Server REST API 的 JS/TS 客户端

快速体验

pip install langgraph

from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.graph.message import add_messages

class State(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]

def chatbot(state):
    return {"messages": "你好！有什么可以帮你的？"}

graph = StateGraph(state_schema=State)
graph.add_node("chatbot", chatbot)
graph.add_edge(START, "chatbot")
graph.add_edge("chatbot", END)

app = graph.compile()
result = app.invoke({"messages": ["你好"]})

教程导读

LangGraph 教程分为两个方向：

AI 应用教程（ai/）

从 AI 应用开发者视角，聚焦如何使用 LangGraph 构建 Agent 应用：

[01] 基于 StateGraph 的状态图 Agent 设计 — 引用 StateGraph Agent 循环
[02] Checkpoint 系统与 Durable Execution — 引用 Agent 状态序列化
[03] Human-in-the-loop 中断与审核 — 首次覆盖
[04] Functional API：以函数式风格定义工作流 — 首次覆盖
[05] 子图组合与多 Agent 编排 — 引用多 Agent 路由
[06] 流式输出与实时状态反馈 — 引用流式传输架构
[07] Channel 设计与状态更新语义 — 首次覆盖
[08] 预构建 Agent 与 ToolNode 集成 — 引用工具调用协议

Dev 开发教程（dev/）

从框架开发者视角，聚焦 LangGraph 自身的工程实践：

[01] Monorepo 架构与多包依赖管理
[02] Pregel 执行引擎的核心实现
[03] Channel 系统的协议设计与扩展
[04] Checkpoint 接口抽象与后端可插拔
[05] 错误处理、重试与超时策略
[06] 测试策略：从单元测试到大规模集成测试
[07] CLI 工具与本地开发服务器