用 LangGraph 构建 Python 智能体工作流

本文深入探讨了如何使用 LangGraph 在 Python 中构建复杂的智能体（Agentic）工作流。传统的 LLM 链式调用通常是单向无环的（DAG），难以处理需要循环、反馈和自主决策的复杂任务。LangGraph 通过引入支持循环（Cycles）的状态图（State Graph）解决了这一痛点。其核心机制包括：1. 状态管理（State），在节点间传递和共享上下文；2. 节点（Nodes），执行具体任务或 LLM 调用的函数；3. 边（Edges），决定流向的控制逻辑。通过这种架构，开发者可以轻松实现“规划-执行-反思”的迭代工作流。LangGraph 为构建高可靠性、可控性强的生产级 AI Agent 提供了强大支持，是当前 AI 应用开发的重要范式。