一张图看懂 LangGraph 9 个核心概念
从 State、Nodes、Edges，到条件边、工具集成、记忆检查点、人机协作、流式输出和图组合，掌握这些核心概念，就能真正理解 LangGraph 如何将复杂任务拆解为可控、可组合、可扩展的执行流程。
LangGraph实战：AI记忆成功率89%，链式靠边站
# LangGraph实战：AI记忆成功率89%，链式靠边站昨晚加班到11点，MacBook Pro M1风扇转得跟直升机似的，我终于把那个该死的客服Agent调通了。
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。
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。
LangChain框架详解：从Chain到Agent的进化
2023年初，LangChain刚火的时候，GitHub星数一个月翻一倍，教程铺天盖地。到了2026年，风向变了：有人开始说"LangChain过时了""生产环境没人用"。
私有AI实战19：LangGraph工作流实战
让大模型调用工具，其实没有想象中那么难。难的是让它把事情办完，而且不出乱子。上一篇我们已经给本地大模型接上了Python工具。AI可以读取项目任务、统计完成率，还能生成Markdown工作简报，完成了一名比较简单数字助理。真正用起来，估计动手实践的小伙伴们会发现一些问题。
一张图掌握LangGraph的20个核心概念
想要真正掌握 AI Agent 开发，LangGraph 是不可忽视的核心技术！从基础的图、节点、边和状态管理，到条件路由、工具调用、记忆机制、多智能体协作，再到 RAG、人机协同、检查点持久化、流式输出与错误处理，全面覆盖智能体工作流的核心知识。
LangChain & LangGraph 源码深度解读
核心摘要LangChain 与 LangGraph 同属 LangChain AI 公司开源生态，但定位截然不同：LangChain 是模块化组件工具箱，通过 Runnable 统一接口和 LCEL 管道语法快速搭建线性 LLM 应用；LangGraph 是底层状态图编排引擎，专
LangGraph建立编排骨架，驱动智能体流程运行
Ai 在行业中的应用可谓广泛。银行用模型审单据、写话术，制造厂拿它整理工艺规程和设备台账，医院也在试试用它归整门诊记录。大家慢慢看清了一件事：模型会聊天是基础能力之一，业务往往更需要它把一整条活干完。从能对话到能执行，中间一个重要环节是流程编排的能力。
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。