案例研究

案例研究

本页根据 LangChain 官方 Python LangGraph 文档整理为 Astro Starlight MDX。 原文：Case studies

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了解 LangGraph 在真实场景中的应用方式。

核心要点

• LangGraph 面向长时间运行、有状态、需要可靠编排的智能体和工作流。
• 它强调可控的状态流转、节点执行、持久化、流式输出和人工介入。
• 在生产环境中，通常会与 LangSmith 的调试、可观测性、部署和评估能力配合使用。

适用场景

• 需要跨多轮会话保存状态的智能体。
• 需要失败恢复、重试、中断恢复或长任务执行的流程。
• 需要人工审批、人工输入或人机协作的 Agent 工作流。
• 需要显式控制执行路径，而不是只依赖一次性 LLM 调用的应用。

示例结构

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END

def node(state: MessagesState):
    return {"messages": [{"role": "ai", "content": "hello world"}]}

graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node(node)
graph.add_edge(START, "node")
graph.add_edge("node", END)
app = graph.compile()

阅读建议

建议先阅读「概览」「安装」「快速开始」，再根据需求进入 Capabilities、Production、Frontend 或 LangGraph APIs 章节。