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标题: 一文带你搞懂 AI Agent 开发利器：LangGraph 与 LangChain 区别 [打印本页]

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作者: 创想小编    时间: 昨天 22:43
标题: 一文带你搞懂 AI Agent 开发利器：LangGraph 与 LangChain 区别
作者：CSDN博客
在 AI Agent 开发领域，工具的选择至关重要，不同的框架有着各自的特点与优势。LangGraph 与 LangChain 便是其中备受瞩目的两款开发利器，它们在功能、适用场景等方面存在诸多差异。接下来，让我们深入探究二者的区别，以便开发者能依据自身需求做出更优选择 。

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一、什么是LangChain?

1.1 LangChain基本概念

LangChain 是一个强大的开源框架，专为构建与大语言模型（LLMs）相关的应用而设计。它并非致力于开发 LLMs，而是为各种 LLMs 提供通用接口，旨在降低开发者的学习成本，助力其快速开发复杂的 LLMs 应用。通过将多个 API、数据源和外部工具无缝集成，LangChain 能帮助开发者更高效地构建智能应用，从与 OpenAI 等顶级大模型供应商的集成，到复杂的对话系统、智能搜索、推荐系统等，它都提供了丰富功能和灵活接口。
直观来说，LangChain可以将工具组件、提示词组件、大模型组件有机融合，封装成可自动执行的流程，同样该流程也可作为别的编排流程中的组件。用LangChain开发智能体一个形象的比喻是就像在搭乐高积木，通过组合构建出适用于不同场景需求的大模型应用。
1.2 LangChain核心功能

作为大模型应用开发的“积木工厂”，LangChain自然具备丰富的核心能力。进入0.3版本后（我们本系列分享都以0.3.5版本的LangChain作为讲解），LangChain的模块划分更加清晰、功能更加丰富和稳定，逐步达到了企业级应用开发的水准。目前LangChain具备的核心功能如下:

模块类别	示例功能
模型接口封装	OpenAI、Claude、Cohere、Qwen 等模型统一调用方式
输出结构化	自动从模型中解析 JSON、Schema、函数签名、文档等
Memory 管理	Buffer、Summary、Entity、Conversation Memory 等
Tool 接入	Web 搜索、SQL 数据库、Python 执行器、API 代理等
Agent 架构	ReAct、Self-Ask、OpenAI Function Agent 等调度机制
RAG 集成	多种 Retriever、Vector Store、文档拆分策略
Server/API 发布	快速将链部署为 Web 服务或 A2A Agent
Debug & Callback	Token 使用统计、LangSmith 可视化追踪等

如此丰富的核心功能可以说LangChain不仅仅是智能体开发应用的简单框架，更是大模型能力增强器+应用组装工具箱。以上功能在我们之后的分享实战中会陆续使用。
1.3 LangChain核心架构

虽然2023年LangChain的接口还十分混乱，学习成本非常高，但经过两年的发展LangChain的架构越来越明晰，上手也越来越简单，当前版本LangChain核心架构如下:

最底层架构是大模型API抽象层: LangChain围绕各类模型设置统一的接口，用户可以方便接入所需大模型。为了让各类模型接入更加统一和稳定，LangChain不惜为不同的模型单独开发一个库。
中间层架构是工作流API抽象层: LangChain在确保模型稳步接入后，紧接着定义了一整套LCEL（LangChain Expression Language)的语法规则，基于这个语法，开发者能够非常便捷的将提示词模板、大模型以及一些外部工具进行组合拼装，搭建一些工作流（和现在爆火的n8n非常类似）。
最顶层是Agent API抽象层: 随着大模型基座能力的飞速进化，新一代大模型等不仅拥有非常强悍的外部工具识别和调用能力，还原生就支持多工具并联和串联调用，而开发者对于大模型应用开发的需求也在快速变化，单纯的构建这种线性的工作流，可拓展性并不强。为此，LangChain又进行了第三层封装，在Chain基础上，LangChain设置了一整套能够实时根据用户需求灵活创建Chain来完成工作的API——Agent API。借助这些API，开发者仅需将模型、提示词模板和外部工具“放一起”创建Agent，该Agent就能自动根据用户需求创建一些链来完成工作。从而避免开发者反复编写各种链的复杂工作，大幅加快的了开发效率。

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对于上图中细节大家不必现在就力求理解，只需要建立起LangChain三层架构的体系。本系列分享笔者会紧紧依据该体系，通俗易懂讲解LangChain开发~
二、LangGraph是什么?

LangGraph 是专为开发者设计的框架，适用于偏好可视化方法构建语言模型管道的用户，以图（Graph）的方式编排工作流，核心原理是用 “图” 重构任务流。
图结构组成：
节点（Node）  ：

Agent 节点：封装独立 Agent 能力，如调用 GPT-4 处理问题、知识检索。Tool 节点：调用具体工具，如搜索 API、数据库查询，用于执行特定计算或处理任务。END 节点：流程结束标识。

边（Edge）：标注状态流转的决策路径，决定下一步跳转至哪个节点，支持顺序执行和条件跳转等。
状态（State）：贯穿整个流程，记录数据或交互状态，驱动节点间流转。
控制流与应用场景：

控制流：支持循环、分支、并行等控制流。应用场景：适用于线性链、分支链或简单 Agent 系统难以满足需求的复杂应用场景，能处理更复杂的条件逻辑和反馈循环。例如在处理用户工单时，可通过其实现意图识别→专家 Agent 处理→结果审核等复杂流程。

大家在阅读LangChain官方文档时，也总会看到如下的架构图，图中LangChain和LangGraph甚至是并列存在的，这时有人就要问：“LangGraph是个什么东东，它和LangChain又有什么关系呢?"

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其实， LangGraph和LangChain同宗同源，底层架构完全相同、接口完全相通。从开发者角度来说，LangGraph也是使用LangChain底层API来接入各类大模型、LangGraph也完全兼容LangChain内置的一系列工具。
传统LangChain链式工作流的形式在当前使用场景下显得过分简单，所以LangChain开发团队就在LangChain接口的基础上开发了一套新的框架。换而言之，LangGraph的核心功能都是依托LangChain来完成。但是和LangChain的链式工作流哲学完全不同的是，LangGraph的基础哲学是构建图结构的工作流，并引入“状态”这一核心概念来描绘任务执行情况，从而拓展了LangChain LCEL链式语法的功能灵活程度。
LangGraph的本质还是LangChain的高级编排工具，无论图结构多复杂，单独每个任务执行链路仍然是线性的，其背后仍然是靠着LangChain的Chain来实现的。 因此我们本系列分享的逻辑也是先学LangChain，然后在LangChain的基础上进一步学习LangGraph。

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三、LangChain和其它AI Agent框架对比

除此之外，市面上目前还有谷歌ADK， OpenAI的Agent SDK等，这么多框架为什么说只有LangChain是大模型时代必须掌握的Agent开发方式呢? 原因如下：

谷歌ADK、OpenAI Agent SDK和Qwen-Agent这些大家可以看作一派方法，它们背后的设计理念是高度类似的。它们的出发点是希望借助大模型的原始能力，通过两三行代码就可以构建好一个Agent。这也是我那两篇Qwen-Agent教程大家读起来非常简单的原因。这些项目更适用于快速AI Agent开发交互应用等科研性质的项目。LangChain自成一派。LangChain作为现有最强的大语言模型能力增强器，本身考虑了大语言模型运行的所有情况，包含了丰富的细分功能。因此在很多场景下LangChain工具本身不可代替（控制更加细粒度）。

综上所述，哪怕当前OpenAI、Google和阿里等巨头纷纷下场发布全新一代Agent开发框架，LangChain的地位依然屹立不倒。而像AutoGen、CrewAI和Dify等在LangChain面前更像是快速落地的玩具框架，很难完全达到LangChain同级别的工业水准。
四、LangChain热门项目

对话式 AI 助手：借助 LangChain 的上下文管理功能，可构建更自然、连贯的对话系统，用于智能客服、虚拟助手等。例如许多企业利用 LangChain 开发的智能客服，能根据用户历史对话记录，快速理解用户问题，提供精准解答，提升客户服务效率和质量。
智能搜索与推荐：通过集成大模型 API，可为网站或应用添加智能搜索与推荐功能，提升用户体验。如一些电商平台使用 LangChain 实现智能商品搜索推荐，用户输入模糊关键词，系统可理解意图，推荐相关商品。
内容生成与优化：开发者可使用 LangChain 构建自动生成内容的工具，包括文章写作、代码生成等，大幅提升效率。比如部分自媒体创作者利用基于 LangChain 开发的工具，快速生成文章大纲或特定主题内容 。

五、总结

LangChain 作为一款开源框架，凭借通用接口、丰富组件和模块化设计，能高效集成各类资源，在标准化任务、快速原型验证以及单 Agent 应用开发等方面表现突出，像对话式 AI 助手、智能搜索与推荐等热门项目都能借助它实现。​
而 LangGraph 以图结构编排工作流，在处理复杂系统、支持多 Agent 协作和复杂控制流方面更具优势，适用于线性链等难以满足需求的复杂场景。​
开发者在选择时，需依据项目的复杂程度、是否需要多 Agent 协作、对流程灵活性的要求等因素，挑选更契合自身需求的工具，以高效完成 AI Agent 开发工作。
六、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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原文地址：https://blog.csdn.net/xxue345678/article/details/149394171

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