LangGraph

Agent 不能只靠即興發揮:LangGraph 把流程畫成圖與狀態機,每一步走到哪、能不能回頭、何時該人類把關,全部可控。

它是什麼

• 開發商:LangChain 團隊
• 核心能力:以圖與狀態機編排 Agent 工作流:節點是步驟、邊是轉移條件,支援迴圈、分支、狀態保存與人工介入
• 同類定位:LangChain 的鏈偏線性流程;LangGraph 專為可控的複雜 Agent 流程而生,對比 CrewAI、AutoGen 等多代理框架,它更強調工程可控性

典型情境

• 客服 Agent:理解→查資料→擬回覆→信心不足就轉人工
• 研究型 Agent:反覆「搜尋→整理→驗證」迴圈直到達標
• 長流程任務:狀態保存、斷點續跑,不怕中途失敗

選型重點

• Agent 流程要分支、迴圈、人工審核節點 → LangGraph;一問一答或線性流程 → LangChain 就夠;想快速堆多角色協作 → 比較 CrewAI / AutoGen
• 學習曲線比 LangChain 高,小需求別急著上大砲
• 開源核心,搭配 LangSmith 做視覺化除錯最順

💡 一句話記憶:LangGraph = 給 Agent 畫流程圖的框架,該回頭回頭、該找人找人。

iPAS 考點

屬「Agent 編排框架(Pro-code)」。判斷關鍵字:Agent 工作流、狀態機、可控編排。考題給「Agent 需要迴圈、分支與人工介入」→ LangGraph;陷阱是與 LangChain 混淆:一個是通用開發框架,一個是專攻工作流編排的進階層,看到「狀態機」就選它。