第 08 课：LangGraph 有状态工作流精讲

第 08 课：LangGraph 有状态工作流精讲

配套代码仓库：https://gitee.com/wang-zeyong111/lang-chain-lecture

本课定位

LangChain 的create_agent适合快速创建常见 Agent，但当你需要精确控制状态、分支、节点、人机协作、暂停恢复时，就需要 LangGraph。LangGraph 让你把 LLM 应用设计成图：节点执行任务，边决定流向，状态在图中传递和更新。

学习目标

• 理解状态图的基本概念。
• 掌握 StateGraph、节点、边、条件边。
• 能构建一个无需 API Key 的路由问答图。
• 理解 LangChain Agent 与 LangGraph 的关系。
• 能判断什么时候需要从 Agent 升级到 LangGraph。

一、为什么需要图

简单链是线性的：

输入 -> prompt -> model -> parser

但真实应用常常不是线性的：

• 问题短则先改写，问题长则直接检索；
• 检索不到则换查询再检索；
• 答案高风险则人工审核；
• 工具失败则重试；
• 用户中断后稍后恢复；
• 多个 Agent 轮流处理。

这些需求用普通链会越来越乱，用图可以清楚表达。

二、LangGraph 的核心概念

State

状态是图中流动的数据。可以是 TypedDict，包含：

• 用户问题；
• 当前路由；
• 检索上下文；
• 中间结果；
• 最终答案；
• 错误信息；
• 审核结果。

Node

节点是一个函数，读取 state，返回要更新的字段。

defretrieve_context(state):return{"context":"..."}

Edge

边连接节点，表示执行顺序。

Conditional Edge

条件边根据 state 决定下一步。例如：

• 需要检索 -> retrieve；
• 不需要检索 -> answer_directly；
• 审核失败 -> human_review。

START 和 END

图的入口和结束。

三、StateGraph 的基本写法

典型步骤：

graph=StateGraph(MyState)graph.add_node("route",route_question)graph.add_node("retrieve",retrieve_context)graph.add_node("answer",answer)graph.add_edge(START,"route")graph.add_conditional_edges("route",decide_next,{...})graph.add_edge("answer",END)app=graph.compile()

编译后的app可以像 Runnable 一样调用：

app.invoke(initial_state)

也可以 stream 观察每个节点输出。

四、状态设计原则

状态字段不要随意堆。建议分层：

• 输入字段：question、user_id；
• 控制字段：route、step、retry_count；
• 数据字段：context、documents；
• 输出字段：answer、sources；
• 质量字段：confidence、passed_check；
• 错误字段：error。

状态设计得好，图就清楚；状态混乱，图会很难维护。

五、节点设计原则

一个节点应该只负责一类任务：

• 路由节点；
• 检索节点；
• 生成节点；
• 检查节点；
• 工具节点；
• 人工审核节点。

节点返回局部更新，不要在一个节点里偷偷修改所有状态。这样更容易测试和复用。

六、什么时候从 Agent 升级到 LangGraph

继续用create_agent：

• 工具数量少；
• 只是常规工具调用；
• 不需要复杂分支；
• 不需要人工审核；
• 不需要自定义状态。

升级到 LangGraph：

• 要精确控制每一步；
• 要可恢复执行；
• 要人机协作；
• 要多 Agent；
• 要复杂路由；
• 要自定义检查和重试；
• 要清晰测试节点。

七、LangGraph 与 RAG

RAG 很适合用图表达：

输入 -> 问题改写 -> 检索 -> 检索质量检查 -> 答案生成 -> 答案检查 -> 输出

如果检索质量不够：

检索质量检查 -> 改写查询 -> 再检索

如果答案风险高：

答案检查 -> 人工审核 -> 输出

这类流程用普通链会很绕，用 LangGraph 更自然。

八、流式观察图

LangGraph 的stream可以输出每个节点的更新，这对调试非常重要。你能看到：

• 路由结果；
• 检索上下文；
• 生成答案；
• 检查结果；
• 错误节点。

开发复杂 Agent 时，不要只看最终答案。要观察每个节点状态。

九、常见坑

1. 状态字段太随意，后期难维护。
2. 节点做太多事，难测试。
3. 条件边逻辑不完整，出现死路。
4. 没有限制循环次数，可能无限重试。
5. 没有错误字段，失败后难定位。
6. 简单任务过早使用 LangGraph，增加复杂度。

十、自测清单

• 我能解释 State、Node、Edge、Conditional Edge。
• 我能写一个最小 StateGraph。
• 我知道节点应该返回 state 更新。
• 我能判断什么时候用 create_agent，什么时候用 LangGraph。
• 我知道如何用 stream 观察图执行。

十一、课后练习

1. 给课程图新增rewrite_question节点。
2. 当问题少于 5 个字时先改写，再检索。
3. 新增check_answer节点，答案为空时进入重试。
4. 设计一个human_review节点，用于高风险答案。