LangGraph
AI 智能体
LangChain
免费增值开源API
关于
LangChain 出品的有状态智能体编排框架：图结构工作流、持久化记忆与人类介入，配套 LangGraph Platform 一键部署
编辑评价
强烈推荐有状态智能体编排的生产标准
当智能体 Demo 需要变成可靠系统时，团队最终总会选到 LangGraph。它的图模型比角色制框架要求更多前期思考，但这份投入换来的是精确的状态控制、持久执行与真正的人类介入——正是生产级智能体需要的三样东西。有了 1.0 稳定版与部署平台，它是当下严肃智能体工程最稳妥的选择。
最适合
- •要把有状态智能体推向生产的工程团队
- •需要检查点、重试与人工审批的工作流
- •已投入 LangChain/LangSmith 生态的团队
以下情况建议考虑替代方案
- •你想要最快的角色制原型开发（→ CrewAI）
- •你以 TypeScript 为主开发（→ Mastra）
平台支持
网页版WindowsmacOSLinuxAPI
可用平台包括网页版、Windows、macOS、Linux和API。
核心功能
图编排：以节点和边建模智能体步骤，状态完全可控
持久执行与检查点：工作流可从失败处精确恢复
一等公民的人类介入：可中断、检查并恢复智能体运行
LangGraph Platform：一键部署，内置 LangSmith 可观测性
Python 与 JavaScript/TypeScript SDK 功能对齐
已在 Uber、LinkedIn、Klarna 等公司生产环境验证
定价方案
free
开源框架免费（MIT 协议）：自建自托管有状态智能体，只需向 LLM 供应商付费；LangSmith Developer 档对个人免费
paid
LangGraph Platform 部署经 LangSmith Plus 订阅（$39/席/月）另加按节点执行量计费；企业版定制报价
使用场景
带分支、循环与重试的复杂有状态智能体
必须在故障后存活的长时间运行工作流
运行中需人工审核的审批流
有严格可观测性要求的生产级多智能体系统
优点
主流智能体框架中控制粒度最细
持久执行与检查点是真正的生产级能力
背靠 LangChain 集成与 LangSmith 工具的庞大生态
已被大型企业规模化验证
缺点
学习曲线比 CrewAI 等角色制框架更陡
简单单智能体任务下图结构样板代码偏重
平台按用量计费难以预估成本
约定与整个 LangChain 生态深度绑定
最新动态
2026 年：Python 与 JS 双端 1.0 稳定版发布后，LangGraph 持续强化持久执行、节点缓存与 LangGraph Platform，巩固其有状态智能体生产标准的地位
