AI Agent开发入门：LangGraph与LangChain技术选型指南

2026年1月21日 互联网

一、AI Agent开发的技术演进与框架选择

随着大语言模型（LLM）技术的成熟，AI Agent开发已从单一对话场景向复杂任务自动化演进。开发者面临的核心问题从”如何调用API”转变为”如何构建具备自主决策能力的智能体”。当前主流技术方案可分为两类：

  1. 流程控制型框架：以LangGraph为代表，通过图结构定义Agent的执行路径，支持条件分支、循环迭代等复杂逻辑。其优势在于可视化编排能力，适合需要精确控制流程的场景。

  2. 工具集成型框架：以LangChain为核心，提供模型调用、记忆管理、工具使用等基础组件。其强项在于快速集成各类AI服务，适合需要快速搭建原型的应用。

技术选型需考虑三个维度：项目复杂度（简单任务/复杂流程）、开发效率（快速验证/长期维护）、扩展需求（单一模型/多模型混合）。对于需要实现自主决策、多步骤任务分解的场景，LangGraph的图结构控制更具优势；而对于需要快速集成多种AI服务的场景，LangChain的组件化设计更为高效。

二、LangGraph框架核心技术解析

1. 图结构编排能力

LangGraph通过有向图定义Agent的执行路径，每个节点代表一个处理单元（如模型调用、工具执行），边代表控制流。这种设计支持：

  • 条件分支：根据输入内容动态选择执行路径
  • 循环处理：对复杂任务进行迭代优化
  • 异常处理：定义失败节点的回退策略
  1. from langgraph.prebuilt import StateGraph
  3. graph = StateGraph.from_edges([
  4.     ("start", "model_call", lambda x: x["need_llm"]),
  5.     ("model_call", "tool_use", lambda x: x["require_tool"]),
  6.     ("tool_use", "end", lambda _: True)
  7. ])

2. 多模型接入方案

支持三种接入方式：

  • 原生API：直接调用模型服务接口
  • 本地部署：通过ollama/vllm等工具运行私有模型
  • 混合架构：根据任务类型动态选择模型

实际项目中，建议采用”主模型+专用模型”组合：用大参数模型处理复杂推理，用小参数模型处理简单查询，通过路由策略实现负载均衡。

3. 状态管理机制

LangGraph提供三级状态管理：

  • 会话级状态：跨轮次对话的上下文记忆
  • 任务级状态：单次执行的全局变量
  • 节点级状态：局部处理的数据缓存
  1. class TaskState:
  2.     def __init__(self):
  3.         self.conversation_history = []
  4.         self.current_step = 0
  5.         self.intermediate_results = {}

三、LangChain的核心价值与应用场景

1. 快速集成能力

LangChain的链式设计（Chain）允许开发者通过组合基础组件快速构建应用：

  • LLMChain：基础模型调用
  • SequentialChain：顺序执行多个步骤
  • RetrievalQA：检索增强生成

典型应用案例：知识库问答系统可通过RetrievalQA链实现文档检索与答案生成的无缝衔接。

2. 工具使用扩展

支持两种工具集成模式：

  • 预定义工具：如计算器、网页搜索等内置工具
  • 自定义工具：通过Tool类封装任意API
  1. from langchain.tools import BaseTool
  3. class DatabaseQueryTool(BaseTool):
  4.     name = "db_query"
  5.     description = "执行数据库查询"
  7.     def _call(self, query: str) -> str:
  8.         # 实现数据库查询逻辑
  9.         return result

3. 记忆管理方案

提供三种记忆机制：

  • ConversationBufferMemory：存储完整对话历史
  • ConversationSummaryMemory：生成对话摘要
  • EntityMemory：跟踪关键实体状态

选择建议：短对话场景使用BufferMemory，长会话场景推荐SummaryMemory，需要实体跟踪时采用EntityMemory。

四、技术选型决策矩阵

评估维度 LangGraph适用场景 LangChain适用场景
任务复杂度 多步骤、条件分支的复杂流程 简单问答、单轮任务
开发周期 1-2周（中等复杂度） 1-3天（快速原型）
模型需求 需要混合调用多个模型 主要使用单一模型
状态管理 需要精细控制会话状态 使用默认记忆机制即可满足
扩展需求 需要自定义执行逻辑 主要使用现有组件

五、进阶实践建议

  1. 混合架构设计：在复杂项目中，可同时使用两个框架。例如用LangGraph构建主流程，用LangChain实现特定功能模块。

  2. 性能优化策略：

    • 模型调用：采用异步API提升吞吐量
    • 状态管理：对大型状态对象实现序列化缓存
    • 工具集成：为高频工具实现本地缓存

  3. 调试与监控：

    • 实现执行轨迹日志
    • 定义关键指标监控点（如模型响应时间、工具调用成功率）
    • 建立异常处理机制（重试策略、降级方案）

当前AI Agent开发已进入精细化阶段，开发者需要根据项目需求选择合适的技术方案。对于需要实现复杂决策逻辑、多模型协同的场景，LangGraph的图结构控制能力具有明显优势；而对于需要快速集成多种AI服务、构建简单智能体的场景，LangChain的组件化设计更为高效。建议新手开发者从LangChain入手熟悉基础概念，再通过LangGraph掌握高级流程控制技术，最终形成适合自身项目的混合架构方案。

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