3. LangGraph工作流编排（高级编排）

本章导读：当 Agent 的执行路径不再是简单的"模型-工具-模型"循环，而是需要条件分支、人工审批、多步状态流转时，LangGraph 就出场了。它是 LangChain 生态中的低层编排运行时，让你用"状态图"的方式精确控制 Agent 的每一步行为。

本章核心问题

如何用 LangGraph 构建复杂的多步 Agent 工作流？它和 LangChain 的 create_agent 有什么区别和联系？

学习目标

理解 StateGraph 的核心概念：节点、边、状态
掌握条件分支和循环控制的实现方式
实现 Human-in-the-Loop 人机协作模式
理解持久化执行和长时运行 Agent 的设计要点

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3.1 StateGraph 状态图基础：用"图"的思维设计 Agent 工作流
3.2 条件分支与循环控制：让 Agent 能根据中间结果走不同路径
3.3 Human-in-the-Loop 人机协作：关键决策节点插入人工审批
3.4 持久化与长时运行 Agent：Agent 中断后从断点恢复

为什么这一章重要

create_agent 解决了 80% 的常见场景——单 Agent、简单工具调用、顺序执行。但生产环境的 Agent 往往更复杂：需要审批流、需要根据条件走不同分支、需要在中断后恢复执行。这些需求超出了 create_agent 的能力范围，正是 LangGraph 发挥价值的领域。

graph TD START([开始]) --> NodeA[数据采集节点] NodeA --> Decision{数据质量检查} Decision -->|通过| NodeB[分析处理节点] Decision -->|不通过| NodeC[人工审核节点] NodeC -->|修正| NodeA NodeB --> NodeD[报告生成节点] NodeD --> END([结束])

上图展示了一个典型的 LangGraph 工作流：包含数据采集、条件分支、人工审核和最终报告生成，体现了 LangGraph 在复杂流程编排中的优势。

关键词：LangChain框架精通, LangGraph, 状态图, 工作流编排, 人机协作
难度：进阶
预计阅读：40 分钟（导读部分）

作者与出处

原作者：误杀率百分百的小龙虾

整理：灏天文库整理

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