把AI代理从“黑盒”变成“流程图”，可控又可靠。
LangGraph 是一个用于构建有状态、可编排的 AI 代理（Agent）的框架，由 LangChain 团队开发。它解决的核心问题是：如何将复杂的 LLM 应用从简单的提示词调用，升级为可靠、可控、可维护的多步骤工作流。LangGraph 将代理的决策过程建模为图结构，节点（Node）代表计算步骤（如调用模型、执行工具），边（Edge）代表状态转移，从而支持循环、条件分支和人工介入等复杂控制流。其核心能力包括：基于图的状态管理（持久化、检查点）、支持多代理协作（Multi-agent）、内置流式输出与人类反馈机制，并能与 LangChain 生态无缝集成。它强调“可控性”，让开发者能精确控制代理的每一步逻辑，避免纯提示词驱动的不可预测性。
1安装 langgraph
README 给出的唯一安装命令，使用 -U 参数安装或升级到最新版本，建议在虚拟环境中执行以免污染全局环境。
pip install -U langgraph2确认安装结果
README 未提供验证命令，可在 Python 交互环境中导入 langgraph 检查是否安装成功；能正常导入即表示库可用。
3了解更高层方案
README 提示：若目标是快速构建 agent，可查看更高层的 Deep Agents 包，而非直接使用底层编排框架。
在 Python 中执行 import langgraph 不报错，即说明库已成功安装、可以开始使用。
Q：需要哪个 Python 版本？
A：README 未注明最低 Python 版本，仅给出 pip install -U langgraph，具体版本要求请以 PyPI 上的 langgraph 页面为准。
Q：只是想快速做一个 agent，需要装 LangGraph 吗？
A：README 建议快速构建 agent 的用户优先使用更高层的 Deep Agents 包（buitl on LangGraph），而非直接用底层编排框架。
Q：安装后需要额外配置密钥吗？
A：README 节选中未提及任何环境变量、API Key 或配置文件，安装阶段无需额外配置；模型密钥取决于后续使用的模型提供方。
Q：LangGraph 和 LangChain 是什么关系？
A：由 LangChain 团队开发，可与 LangChain 生态无缝集成，是面向有状态 agent 的底层编排框架。
AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel
langgraph 是智能体领域的开源项目，由 langchain-ai 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,109 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（42,145）位列前 1%，在智能体分类的 2,520 个项目里位列前 2%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 39,551 增加到 42,145，净增 2,594。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：构建需要多步骤推理和工具调用的复杂AI助手。同类可对比的替代方案包括 AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel。
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