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LangGraph基于图的框架,用于构建有状态的多行为LLM应用程式,具有图形工作流程。

4.8 (5)
Daniel Nikulshyn审阅者 Daniel Nikulshyn·更新 2026年5月

概览

LangGraph 是一个开源框架,旨在为由大型语言模型驱动的复杂、有状态应用程序进行编排。由 LangChain 团队打造,它将代理工作流建模为节点和边的图,赋予开发者对语言模型、工具和人类输入在多步交互中如何协同的细粒度控制。 与线性链不同,LangGraph 支持循环、分支逻辑和持久状态,适合长时间运行的代理、多代理协作以及需要记忆或人类参与检查点的应用。它与更广泛的 LangChain 生态系统集成,并可与大多数主流 LLM 提供商配合使用。 开发者通常使用 LangGraph 构建面向生产的智能体,例如研究助手、客户支持系统以及自主工作流工具,其中可靠性、可观测性和可控性至关重要。

主要功能

  • 基于图的代理管理
  • 内置状态管理和内存
  • 多行为和多代理支持
  • 流传和异步执行
  • 暂停和恢复
  • 兼容大多数 LLM 供应商

价格

模型
Freemium
评分
4.8 / 5 (5)

使用场景

构建多代理协作系统

调度多个特殊化的代理,通过图定义的工作流程,实现角色间的通信和任务交接,从而在研究员、规划者和执行者等角色间实现复杂问题解决

长时间运行的有状态代理

开发维持内存和持久状态的代理,这些代理通过暂停、恢复和恢复工作流程可以跨会话保持上下文

人在循环审批流程

向 LLM 工作流程中插入人审批检查点,使审阅者能够审批、编辑或拒绝代理行为执行时继续

复杂分支 LLM 流水线

实现带有循环、条件分支和重试的工作流程,这些工作流程超过了线性链的限制,使开发人员能够精细控制工具使用和模型路由

优点 & 缺点

优点

  • 代理流程精细控制
  • 支持循环和复杂分支
  • 有状态执行和持久
  • 人在循环检查点
  • 与 LangChain 生态系统集成

缺点

  • 比简单链表更陡峭的学习曲线
  • 需要图概念的理解
  • 文档可能会落后于快速发布
  • 主要是代码-第一

评测

4.8

5 个评分的平均值。

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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.

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