用一只小猫咖啡店店员，讲清楚 LangGraph 到底是什么

状态、节点、边、检查点、中断、人机交互……很多人学 LangGraph，会被一堆概念绕晕但如果你把它想象成一只小猫在咖啡店上班，事情就简单了。LangGraph 解决的不是“生成”，而是“流程”普通调用大模型，就像你对一只小猫说：“今天你负责咖啡店，自己看着办。”小猫可能很聪明。

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LangGraph笔记——RemoteGraph

RemoteGraph 的价值不是远程调用，而是让已经部署的 LangGraph 应用在本地仍然像一张图一样被组合、观察和恢复。 很多初学者看到 RemoteGraph，会直接把它理解成“调用远程服务的客户端”。这个理解只对了一半。

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彻底搞懂 LangChain、LangGraph 和 LangSmith 的区别

彻底搞懂 LangChain、LangGraph 和 LangSmith 的区别在 AI 工程化和大模型应用开发的讨论中，LangChain、LangGraph 和 LangSmith 这三个名字频繁出现。

昨晚我输给了一辆AE86

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。

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LangGraph笔记——第一个图

第一张图要让读者看见 LangGraph 的基本契约：State 描述共享数据，节点提交局部更新，边表达执行关系，compile() 把声明变成可运行对象，运行时再负责推进和合并状态。 第一张 LangGraph 图不应该一上来就写成完整 Agent。

彤袅

langchain与langgraph区别以及学习路线

如果你准备做 AI Agent / RAG / 多 Agent / 企业级 AI 应用，建议不要把 LangChain 和 LangGraph 当成两个完全独立的东西学，而是 先 LangChain，再 LangGraph。

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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。

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LangGraph笔记——子图

子图不是把画布切成更多层，而是给一段稳定流程建立可复用、可测试、可观察的边界。它让父图负责整体编排，让局部流程拥有自己的内部结构。 复杂图最常见的失控方式，不是节点数量变多本身，而是所有节点都挤在同一层。

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LangChain、LangGraph、LlamaIndex 怎么选，各自适合什么场景？

别再瞎用！LangChain、LangGraph、LlamaIndex 核心区别与选型真相做AI应用开发的人，大概率都绕不开三个工具：LangChain、LangGraph、LlamaIndex。但我发现90%的开发者，至今都没分清三者的本质差异。

老黄做知识库和智能体

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。

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