langgraph-101

用 Notebook 边跑边学 LangGraph 智能体编排

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署学习教育 🍴 复刻 168 🐛 待处理 3 👀 关注 8

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 704

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源免费学习资料

项目预览

langgraph-101 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类学习教育

开发团队langchain-ai

GitHubhttps://github.com/langchain-ai/langgraph-101

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源免费学习资料

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Jupyter Notebook

GitHub 星标★ 704

上线时间2024-09-20 00:00:00

代码更新2026-10-23

仓库体积8.1 MB

本站数据更新2026-11-03

维护状态较活跃

收录时间2026-09-12

浏览次数1

项目介绍

langgraph-101 是一套面向初学者的 LangGraph 教学 Notebook 合集，通过一系列循序渐进的 Jupyter Notebook 讲解 LangGraph 的核心概念与用法。LangGraph 是构建有状态、多步骤 LLM 应用（如智能体、工作流）的框架，但官方文档偏概念化，新手不易上手。本项目把图结构、节点、边、状态管理、条件分支、循环、人机协作等基础能力拆成独立小课，每课配可运行代码，让学习者在交互式环境中边改边跑，快速理解如何用图的方式编排 LLM 调用链。适合已了解 Python 与基础 LLM 调用、想进一步掌握 Agent 编排的开发者，作为入门教程和速查示例使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 704

使用教程

难度：入门约 30 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

Python 3.10+
Jupyter 或 VS Code

安装与启动步骤

1克隆仓库

这是官方教程仓库，内容是 Notebook 与示例代码，不是库。
```
git clone https://github.com/langchain-ai/langgraph-101
```
2装 uv

仓库用 uv 管理环境，比 pip 快且能锁版本。
```
pip install uv
```
3按 track 建环境

两条学习主线各自有依赖文件，挑一条装就行。
```
uv sync
```
4逐个跑 Notebook

从基础图结构开始跑，别跳着看，后面的例子都依赖前面的概念。