LangChain的传统 Chain 和 LangGraph 选型区别
1、核心架构差异
传统 Chain（线性思维）-----> 是个有向无环图----->解决的是线性问题(固定流程的问题)
# LangChain 传统方式 - 线性执行 from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain chain1 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt1) chain2 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt2) chain3 = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt3) # 固定顺序执行 full_chain = SimpleSequentialChain(chains=[chain1, chain2, chain3]) result = full_chain.run("input")LangGraph（图思维）----->是个有向循环图------>解决复杂流程问题
# LangGraph 方式 - 图形化流程 from langgraph.graph import StateGraph workflow = StateGraph(AgentState) workflow.add_node("research", research_func) workflow.add_node("analyze", analyze_func) workflow.add_node("decide", decision_func) # 灵活的路由控制 workflow.add_conditional_edges("decide", router, { "need_more_info": "research", "sufficient": "finalize" }) workflow.add_edge("research", "analyze")2、选型对比维度
1. 流程复杂度
| 维度 | 传统Chain | LangGraph |
| 适用场景 | 简单线性流程 | 复杂分支循环 |
| 条件分支 | 困难，需要自定义 | 原生支持条件变 |
| 循环处理 | 几乎不可能 | 天然支持循环 |
| 动态路由 | 需要大量if判断 | 声明式路由参数 |
选择建议：本人建议直接使用 LangGraph， 开发成本差不多， 功能丰富可扩展，灵活性高
3. 总结
简单规则：
- 如果流程是 A → B → C 这样的直线，用 Chain
- 如果流程是 流程图（有判断、循环、分支， 人工介入），用 LangGraph
复杂度阈值：
- 3 步以内的线性任务 → Chain
- 需要条件判断、循环、多角色协作 → LangGraph