LangGraph
LangChain 團隊的智能體編排框架，用圖（graph）打造有狀態、可控的 AI 代理
LangGraph 是 LangChain 團隊推出的智能體編排框架，專門用來打造有狀態（stateful）、多角色的 AI 代理應用。相較於一問一答的簡單串接，真實的智能體常需要循環、分支、記住上下文、在關鍵步驟等人確認，LangGraph 用「圖」的方式描述這些流程——把節點與邊組成可控的控制流，讓開發者能明確定義代理該怎麼走、狀態如何流動。它支援狀態持久化與檢查點（checkpoint）、串流輸出、以及人類介入（human-in-the-loop）審核等能力，適合把 AI 代理從 demo 做到可上線的產品；搭配 LangGraph 的部署平台與 LangSmith 觀測工具，還能監控、除錯與長時間運行代理。
功能特色與適用場景：LangGraph 適合需要打造複雜、可靠、可控代理的開發者與團隊，例如客服自動化、研究助理、多步驟工作流、需要人審核的審批流程等。它給你的是「明確的控制權」而非黑盒，讓代理的行為可預測、可除錯，這對正式產品很關鍵。要留意的是，它偏底層、需要程式能力，學習曲線比無程式碼工具高；但正因為底層可控，換來的是彈性與穩定度。核心框架開源可免費使用，雲端部署平台則有對應方案。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話要把 AI 代理做到「可控、可除錯、能上線」，LangGraph 的圖式狀態管理是強項；它偏底層需要寫程式，換來的是別的無程式碼工具給不了的彈性與穩定。
主要功能
- 以圖（graph）描述有狀態、多角色的代理流程
- 支援循環、分支等複雜控制流
- 狀態持久化與檢查點（checkpoint）
- 串流輸出與人類介入（human-in-the-loop）審核
- 可搭配部署平台把代理上線
- 搭配 LangSmith 監控、除錯與觀測
適用場景
- 客服自動化與研究助理代理
- 需要人審核的多步驟審批流程
- 把 AI 代理從 demo 做到可上線產品
LangGraph 的優點與缺點
優點
- 對代理行為有明確控制權，可預測、可除錯
- 狀態管理與人審核機制完整，適合上線產品
- 核心開源、生態成熟，社群資源豐富
缺點
- 偏底層、需要程式能力，學習曲線較高
- 相較無程式碼工具，上手時間較長
- 雲端部署平台屬付費資源，需評估成本
LangGraph 常見問題
LangGraph 和 LangChain 是什麼關係？
LangGraph 由 LangChain 團隊打造，是專注於「代理編排」的框架，用圖描述有狀態的多步驟流程，可與 LangChain 生態搭配使用。
LangGraph 要付費嗎？
核心框架開源、可免費使用；若使用其雲端部署平台或 LangSmith 觀測服務，則有對應的付費方案。
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