LangGraph 保姆级教程：一篇文章彻底学会 LangGraph（长文慎入）
本文系统介绍了 LangGraph 这一前沿的 AI Agent 编排框架。我们从核心概念入手，深入理解了 State、Node、Edge 和 Graph 四大组件，然后通过一个完整的实战案例展示了 LangGraph 在实际项目中的应用。
LangGraph笔记——运行上下文
运行上下文回答的是一个边界问题：节点除了 State 之外还需要哪些信息，以及这些信息为什么不应该都写进 State。
LangGraph笔记——Store记忆
Store 保存的是可跨线程复用的长期信息；它让 Agent 记住稳定事实，但不负责恢复某一次图运行。 “记忆”是最容易被误用的词。很多初学者听到 Agent memory，会马上想到把所有对话都存起来，下次再塞回提示词里。
LangGraph笔记——本地服务
本地服务把图从内存里的 Python 对象推进到可调用、可观察、可集成的 API 边界。 图能在脚本里 invoke，只能说明运行结构成立；图能作为本地服务启动，才开始接近真实应用。服务边界会逼迫开发者回答更具体的问题：图入口在哪里。依赖怎样安装。环境变量如何加载。
一张图看懂 LangGraph
LangGraph 是面向智能体（Agent）应用的低层编排框架与运行时，通过图（Graph）、节点（Node）、边（Edge）和状态（State）将复杂的 LLM 工作流结构化，让任务能够按照预设逻辑持续执行、动态分支并循环优化。
LangGraph 1.2 实战： AI 漫剧工作流，搞懂状态图+人工审阅+流式输出
2026 年，LangGraph 已迭代到 1.2.0，节点超时、增量通道、类型化流式输出三件套齐活。
LangGraph笔记——检查点
检查点让一次图运行留下可查询的状态轨迹；有了它，长任务才不只是从头重试，而是可以查看、恢复和分叉。 只看最终结果，很难理解一个长任务为什么走到那里。事故报告生成、合同审阅、代码修复、数据清洗这类任务，通常会经过多个节点：收集材料、归纳事实、生成草稿、人工修改、输出结论。
从"会聊"到"会动手"：本地 Agent 框架 LangGraph 入门
一、会聊天还不够，"会动手"才是下一步前几篇把本地 AI 的"对话"这条线搭完了：Ollama 跑模型、Open WebUI 做界面、RAG 喂资料、ComfyUI 生图。但你会发现，大模型目前还只是"你说它答"。
看懂 LangGraph，就看懂 AI 是怎么干活的
本文用医院看病、游戏存档等生活化类比，拆解其核心概念:节点、边、状态与检查点。它并非 AI 模型，而是为 AI 安排工作流程的调度员。