第七篇：LangGraph 框架解析

LangGraph 的价值不在于提升模型能力，而在于提升 Agent 工作流的可控性。很多团队第一次做 Agent 时，会把所有判断都交给模型：让模型决定下一步、选择工具、总结结果、判断是否结束。这个方式适合原型，但一旦进入业务流程，就会遇到状态混乱、错误难复现、流程不可审计的问题。

LangGraph 解决的是另一类问题：当你已经知道任务大致有哪些阶段，希望模型只在关键节点做判断，同时保留程序对流程、状态和恢复策略的控制权，就需要图式编排。

LangGraph 解决什么问题

LangGraph 更适合流程明确但中间判断复杂的场景，例如客服工单处理、审批流、研究报告生成、代码评审、数据清洗和多步骤业务自动化。它通过可测试、可追踪、可恢复的流程图约束 Agent 执行过程。

关键问题在于：你能不能把任务拆成稳定节点，并定义清楚每个节点读写什么状态。