AgentPantheon
LangGraph logo

LangGraphAtvērtas koda ietvars, kas ļauj izveidot stāvokļa, vairāku aktoru LLM lietojumprogrammas ar grafu balstītu darba plūsmu.

4.8 (5)
Daniel NikulshynPārskatījis Daniel Nikulshyn·Atjaunināts 2026. g. maijs

Pārskats

}LangGraph ir atvērto kods frameworka, kas ir paredzēts kompleksu, stāvvīgu lietotniju organizēšanai ar lielo valodu modelu palīdzību. Tā izstrādātāju komanda, kas ir atbildīga arī par LangChain ražošanu, izmanto šis frameworka, lai modelētu uzdevumu plūsmas, veidojot ģeometrisku daļiņu un šķēdienu mākoņus, tādējādi ļaujot attīstītājiem detalizētu kontroli pār valodu modelu, ierīču un cilvēku ievades mijas, kas norisināsies dažādos stadiju laikā. Atšķirībā no lineāriem saiteņiem, LangGraph atbalsta ciklus, branķu logika un pastāvīgās pārvaldības stāvokli, kas padara to pareizu izmantošanā garlaicīgajiem agentiem, dažādu agentu sadarbību un aplikācijām, kas prasī ar atmiņu vai cilvēka sadarbības punktus. Tā integrējas ar plūsmas Langa Chain ekosistēmu un darbojas ar visām galvenajām LLM piegādātāju sniegtajām iespēbām. Būtībā tiešās izmaksas (SaaS) pakalpojuma LangGraph tiešā veidā tiek izmantots, lai izstrādātu svarīgu produktīvās izmaiņas un liela skalā darbiniekiem, kā arī autonomu darbu plānu rīku, kur reālās sistēmas izmantošanā tiek noteikti vērtētas atbilstība, observabilitāte un kontrolējamība, kā arī atsevišķi zinātniskie asistenti, klientu atbalsta sistēmu un autonomas darbu plānu rīki, lai realizētu to, kas tiek izstrādāts tās sistēmā taisnīgi, ar pēc iespējas augstākā kvalitāti.

Galvenās funkcijas

  • Grafu balstīta aģentu orkestrācija
  • Iekļauts stāvokļa pārvaldība un atmiņa
  • Vairāku aktoru un vairāku aģentu atbalsts
  • Straumēšana un asinhrona izpilde
  • Pārtraukuma punktēšana, lai pauzētu un atsāktu
  • Saderīgs ar galvenajiem LLM piegādātājiem

Cenas

Modelis
Freemium
Vērtējums
4.8 / 5 (5)

Lietošanas gadījumi

Izveidojiet vairāku aģentu sadarbības sistēmas

Orkestrējiet vairākus specializētus aģentus, kas komunikē un nodod uzdevumus caur grafu definētām darba plūsmām, ļaujot izpildīt sarežģītus uzdevumu risinājumus dažādos lōpās, piemēram, pētnieks, plānotājs un izpildītājs.

Ilgstoši darbojošie stāvokļa aģenti

Izstrādājiet aģentus, kas saglabā atmiņu un pastāvīgu stāvokli starp sesijām, izmantojot pārtraukuma punktus, lai pauzētu, atsāktu un atgūtu darba plūsmas, nezaudējot kontekstu.

Cilvēka iesaistīšanas apstiprināšanas plūsmas

Ievietojiet cilvēka pārbaudes pārtraukumu punktus LLM darba plūsmās svarīgām lēmumu pieņemšanas situācijās, ļaujot pārskatītājiem apstiprināt, labot vai noraidīt aģenta darbības pirms turpināšanas.

Sarežģītas izlases LLM barotnes

Ieviesiet darba plūsmas ar cikliem, nosacījuma izkārtojumu un atkārtošanas, kas pārsniedz lineāru ķēdi, sniedzot izstrādātājiem precīzu kontroli pār rīku izmantošanu un modeļa maršrutēšanu.

Plusi un mīnusi

Plusi

  • Precīza kontrole pār aģenta plūsmu
  • Atbalsta ciklus un sarežģītu izkārtošanu
  • Stāvokļa izpilde ar saglabāšanu
  • Cilvēka iesaistīšanas pārbaudes punkti
  • Integrējas ar LangChain ekosistēmu

Mīnusi

  • Stumpa mācīšanās kurbja nekā vienkāršas ķēdes
  • Izliek izpratni par grafu koncepcijām
  • Dokumentācija var aizkavēt salīdzinājumā ar ātrajiem izlaidumiem
  • Gaidājs kodam, bez vizuālā izveidotāja

Atsauksmes

4.8

Vidējais no 5 vērtējumiem.

5
4
4
1
3
0
2
0
1
0

Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.

I

Ingrid Bauer

Dec 16, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on multi-actor and multi-agent support, and fine-grained control over agent flow caught me off guard. Documentation can lag rapid releases is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

E

Ethan Brooks

Dec 13, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is graph-based agent orchestration — handled better than most — and integrates with LangChain ecosystem. Worth the time if this is your use case.

W

Wei Chen

Nov 4, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is multi-actor and multi-agent support — handled better than most — and fine-grained control over agent flow. Documentation can lag rapid releases is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

K

Kwame Mensah

Sep 26, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and integrates with LangChain ecosystem. Built-in state management and memory fits neatly into how we already work, and multi-actor and multi-agent support removed a step we used to do by hand. Steeper learning curve than simple chains, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

F

Fatima Zahra

Jun 19, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on streaming and async execution, and stateful execution with persistence caught me off guard. Steeper learning curve than simple chains is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Jautājumi

Vēl nav jautājumu — uzdod pirmais.

Uzdod jautājumu

Large Language Models (LLMs) alternatīvas