LangGraph 智能代理框架一行命令跑通你的第一个状态代理【免费下载链接】langgraphBuild resilient agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langgraphLangGraph 是 LangChain 团队出的低层级代理编排框架当前 1.2.11 版本专门做有状态、跑得久的智能代理。Python 3.10 以上就能装适合你想做能暂停、能重跑、能人工插手的代理而不是只能跑一遍就完事的脚本。 一条命令装完马上能写第一个代理环境要求就一条Python 3.10本地开发连数据库都不用接。pip install -U langgraph装完你直接拿到三样东西核心编排库 libs/langgraph/、开箱即用的代理组件 libs/prebuilt/、还有持久化检查点 libs/checkpoint/。 核心模型状态、节点、边三句话说清LangGraph 把整个代理抽象成一张图。你定义一个状态就是个字典或 pydantic 对象每个节点是一个函数负责读状态、写状态。边决定这个节点跑完之后走哪条路。关键在状态两个字每一步执行完整份状态都会被快照存起来。所以你的代理不是一次性函数而是一台可以随时存档、随时读档的机器。from langgraph.graph import StateGraph, START, END graph StateGraph(dict) graph.add_node(call_model, call_model) graph.add_edge(START, call_model) graph.add_edge(call_model, END) app graph.compile() 三个能力各解决一类麻烦跑到一半崩了怎么从断点续上检查点系统在每个节点后自动保存状态快照。进程挂了、服务重启了重新加载 thread_id代理就从最后一个检查点继续跑不用从头再来。任务要跑几小时甚至几天的时候这不是加分项是刚需。代理要做危险操作前怎么拉人进来你可以指定某些节点执行前强制暂停等人工检查或修改状态后再放行。发邮件、下单、写数据库这类不可逆操作都该加这道闸。代理跨会话失忆怎么补短期记忆靠状态本身在会话内传递长期记忆用配套的 store 持久化跨会话数据。sqlite、postgres 版本的存储和检查点实现在 libs/checkpoint/ 下都有现成包不用自己造。 挑真实示例看看能走到什么程度examples/customer-support/多轮对话的客服代理会自己决定调不调工具examples/multi_agent/层级式多代理团队协作一个主管拆任务给多个子代理examples/rag/agentic RAG 和 CRAG演示检索不准就换个策略再来的循环有个边界要说清楚examples/ 里不少 notebook 已归档迁移到官方文档站跑之前先瞄一眼文件开头的提示RAG 那批还保留着完整代码。 调试界面里你能盯着什么看跑起来之后Studio 界面给你三样东西图拓扑每个节点长什么样、连在哪、每个节点的输入输出状态、整个 thread 的逐条消息流水。代理答错时你能一眼看到是哪一步的状态不对劲不用翻日志猜。 走向生产要补的三件事用 libs/cli/ 里的命令行把代理部署成 HTTP 服务业务代码通过 libs/sdk-py/ 发起调用。故障恢复靠检查点重跑横向扩展靠无状态服务层水平加机器。状态存哪、日志怎么接这两件事上线前想清楚就行。 学习顺序照这个走不绕路docs/llms.txt官方文档入口索引按主题跳转examples/按场景翻 notebookRAG、多代理、人机协作都有libs/langgraph/核心源码channels/ 和 pregel/ 目录值得细看libs/checkpoint/持久化实现想搞懂存盘机制看这里libs/prebuilt/现成组件先看别人怎么搭再自己写别光读装好之后把上面第一个示例抄一遍状态在哪变、检查点怎么存跑一次全明白了。【免费下载链接】langgraphBuild resilient agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langgraph创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
长河君 · 2026/9/1 10:28:11 · 阅读 1.2k LangGraph 智能代理框架：一行命令跑通你的第一个状态代理
LangGraph 智能代理框架一行命令跑通你的第一个状态代理【免费下载链接】langgraphBuild resilient agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langgraphLangGraph 是 LangChain 团队出的低层级代理编排框架当前 1.2.11 版本专门做有状态、跑得久的智能代理。Python 3.10 以上就能装适合你想做能暂停、能重跑、能人工插手的代理而不是只能跑一遍就完事的脚本。 一条命令装完马上能写第一个代理环境要求就一条Python 3.10本地开发连数据库都不用接。pip install -U langgraph装完你直接拿到三样东西核心编排库 libs/langgraph/、开箱即用的代理组件 libs/prebuilt/、还有持久化检查点 libs/checkpoint/。 核心模型状态、节点、边三句话说清LangGraph 把整个代理抽象成一张图。你定义一个状态就是个字典或 pydantic 对象每个节点是一个函数负责读状态、写状态。边决定这个节点跑完之后走哪条路。关键在状态两个字每一步执行完整份状态都会被快照存起来。所以你的代理不是一次性函数而是一台可以随时存档、随时读档的机器。from langgraph.graph import StateGraph, START, END graph StateGraph(dict) graph.add_node(call_model, call_model) graph.add_edge(START, call_model) graph.add_edge(call_model, END) app graph.compile() 三个能力各解决一类麻烦跑到一半崩了怎么从断点续上检查点系统在每个节点后自动保存状态快照。进程挂了、服务重启了重新加载 thread_id代理就从最后一个检查点继续跑不用从头再来。任务要跑几小时甚至几天的时候这不是加分项是刚需。代理要做危险操作前怎么拉人进来你可以指定某些节点执行前强制暂停等人工检查或修改状态后再放行。发邮件、下单、写数据库这类不可逆操作都该加这道闸。代理跨会话失忆怎么补短期记忆靠状态本身在会话内传递长期记忆用配套的 store 持久化跨会话数据。sqlite、postgres 版本的存储和检查点实现在 libs/checkpoint/ 下都有现成包不用自己造。 挑真实示例看看能走到什么程度examples/customer-support/多轮对话的客服代理会自己决定调不调工具examples/multi_agent/层级式多代理团队协作一个主管拆任务给多个子代理examples/rag/agentic RAG 和 CRAG演示检索不准就换个策略再来的循环有个边界要说清楚examples/ 里不少 notebook 已归档迁移到官方文档站跑之前先瞄一眼文件开头的提示RAG 那批还保留着完整代码。 调试界面里你能盯着什么看跑起来之后Studio 界面给你三样东西图拓扑每个节点长什么样、连在哪、每个节点的输入输出状态、整个 thread 的逐条消息流水。代理答错时你能一眼看到是哪一步的状态不对劲不用翻日志猜。 走向生产要补的三件事用 libs/cli/ 里的命令行把代理部署成 HTTP 服务业务代码通过 libs/sdk-py/ 发起调用。故障恢复靠检查点重跑横向扩展靠无状态服务层水平加机器。状态存哪、日志怎么接这两件事上线前想清楚就行。 学习顺序照这个走不绕路docs/llms.txt官方文档入口索引按主题跳转examples/按场景翻 notebookRAG、多代理、人机协作都有libs/langgraph/核心源码channels/ 和 pregel/ 目录值得细看libs/checkpoint/持久化实现想搞懂存盘机制看这里libs/prebuilt/现成组件先看别人怎么搭再自己写别光读装好之后把上面第一个示例抄一遍状态在哪变、检查点怎么存跑一次全明白了。【免费下载链接】langgraphBuild resilient agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langgraph创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考