LangChain vs LangGraph 全面测评:谁才是 AI Agent 落地的最优解?
大模型落地有两大主流方向:workflow 搭建与 Agent 开发,而这两类场景的实现,都离不开框架的支持,这已是行业共识。框架选得对不对,直接影响项目落地的效率与效果。在众多框架中,LangChain 与 LangGraph 因同属一个生态、功能各有侧重,常年占据高讨论度。至于二者的选型逻辑,可先明确结论:LangChain 以丰富组件和 LCEL 编排能力为核心,适合处理简单的一次性任务;L
大模型落地有两大主流方向:workflow 搭建与 Agent 开发,而这两类场景的实现,都离不开框架的支持,这已是行业共识。框架选得对不对,直接影响项目落地的效率与效果。
在众多框架中,LangChain 与 LangGraph 因同属一个生态、功能各有侧重,常年占据高讨论度。至于二者的选型逻辑,可先明确结论:LangChain 以丰富组件和 LCEL 编排能力为核心,适合处理简单的一次性任务;LangGraph 则专为有状态 Agent 系统设计,是这类复杂场景的优选。二者功能互补,实际开发中可根据场景灵活选用,甚至搭配使用。
具体原理,本文将从技术架构、应用场景等维度深入分析这两个框架,帮你做出决策参考。
01
框架概述与核心理念
1.1 LangChain:组件库与 LCEL 编排系统
LangChain 是一个专为开发大型语言模型应用而设计的开源框架,其核心是提供丰富的组件库和 LCEL(LangChain Expression Language)编排能力。
核心特点:
-
丰富的组件库:提供文档加载器、文本分割器、向量存储、模型接口等多种组件
-
LCEL 编排能力:通过 LangChain Expression Language 实现组件的灵活组合
-
易于集成:与外部 API、数据库等工具无缝对接
-
成熟生态:拥有完善的文档和活跃的社区支持
1.2 LangGraph:构建有状态 Agent 系统的框架
LangGraph 是 LangChain 生态系统中的专门库,专注于构建有状态的多智能体系统。它采用图(Graph)结构来表示任务和流程,其中节点代表操作或步骤,边表示节点之间的依赖关系。
核心特点:
-
图结构架构:支持循环、回溯和复杂的控制流
-
状态管理:拥有强大的中央状态组件,确保上下文连续性
-
多智能体支持:天然适合构建多个智能体协作的场景
-
调试支持:LangSmith Studio 提供图结构的可视化调试能力
02
技术架构深度对比
2.1 架构模式差异
LangChain 的 LCEL 架构:
# LangChain的LCEL编排示例
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请回答以下问题:{question}")
model = ChatOpenAI()
# LCEL链式编排
chain = prompt | model
# 运行链
result = chain.invoke({"question": "什么是人工智能?"})
LangChain 通过 LCEL 提供了声明式的组件编排方式,适合构建简单的线性处理流程。
LangGraph 架构特点:
# LangGraph的图结构定义
from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict
class State(TypedDict):
messages: list
current_step: str
def node_a(state: State) -> State:
# 节点A的处理逻辑
return {"messages": state["messages"] + ["处理A"], "current_step": "A"}
def node_b(state: State) -> State:
# 节点B的处理逻辑
return {"messages": state["messages"] + ["处理B"], "current_step": "B"}
# 创建图结构
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("node_a", node_a)
graph.add_node("node_b", node_b)
graph.add_edge("node_a", "node_b")
LangGraph 支持复杂的图结构,可以处理循环、条件分支等复杂逻辑,特别适合构建 Agent 系统。
2.2 状态管理机制
LangChain 的状态管理:
-
通过 Memory 组件实现简单的状态保持
-
主要支持线性的上下文传递
-
适合单轮或简单多轮对话场景
LangGraph 的状态管理:
-
提供强大的中央状态管理系统
-
支持复杂的状态变更和回溯
-
能够处理长期的、多步骤的交互流程
2.3 执行模式对比
03
应用场景深度分析
3.1 适合 LangChain 的场景
简单的一次性任务处理
LangChain 非常适合处理那些不需要复杂状态管理的一次性任务:
# 使用 LCEL 实现简单的文本翻译
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("将以下文本翻译成英文:{text}")
model = ChatOpenAI()
chain = prompt | model
result = chain.invoke({"text": "你好,世界!"})
实际应用:浏览器插件中的文本翻译功能,用户选中文本后一键翻译,不需要保持复杂状态。
基础组件提供
LangChain 提供了丰富的基础组件,可以作为构建更复杂系统的基石:
-
向量存储接口:与各种向量数据库的标准化接口
-
文档处理工具:加载、分割、处理各类文档
-
模型接口:统一的模型调用接口
实际应用:作为 LangGraph 应用的组件提供者,为图结构中的各个节点提供基础功能。
3.2 适合 LangGraph 的场景
Agent 系统
LangGraph 是构建 Agent 系统的理想选择:
# Agent系统的简化示例
def agent(state):
messages = state["messages"]
# Agent思考并决定下一步行动
action = decide_action(messages)
return {"action": action, "messages": messages}
def tool_executor(state):
# 执行工具调用
action = state["action"]
result = execute_tool(action)
return {"result": result, "messages": state["messages"] + [result]}
# 构建Agent图
graph = StateGraph()
graph.add_node("agent", agent)
graph.add_node("tool_executor", tool_executor)
graph.add_edge("agent", "tool_executor")
graph.add_edge("tool_executor", "agent")
实际应用:GitHub Copilot X 的高级功能采用 Agent 架构,能够理解用户意图,执行多步操作完成复杂编程任务。
多轮对话系统
LangGraph 的状态管理能力使其非常适合构建复杂的多轮对话系统:
-
客服系统:能够跟踪对话历史,理解上下文,提供连贯的回应
-
教育辅导系统:根据学生的回答历史调整教学策略
-
面试模拟系统:根据应聘者的回答调整面试问题
实际应用:Duolingo 的 AI 辅导系统能够根据学习者的答题历史和学习进度,提供个性化的语言学习体验。
多智能体协作系统
LangGraph 天然支持多智能体协作:
-
团队协作模拟:多个角色协同完成复杂任务
-
辩论系统:多个角色持不同观点进行辩论
-
创意协作平台:不同专业领域的智能体共同创作
实际应用:一些高级研究项目中,多个专业领域的 AI 智能体协作解决复杂问题,如药物发现、材料设计等领域。
04
选择决策框架
技术选型矩阵
05
写在结尾
LangChain 和 LangGraph 作为同一生态系统的不同部分,各自承担着不同的角色。LangChain 提供了丰富的组件和 LCEL 编排能力,适合简单的一次性任务;而 LangGraph 则提供了强大的状态管理和图结构支持,特别适合构建 Agent 系统和复杂的多轮交互应用。
选择建议:
-
选择 LangChain:如果你的项目是简单的一次性任务,如文本翻译、内容优化等无状态操作
-
选择 LangGraph:如果你需要构建 Agent 系统、多轮对话应用或多智能体协作系统
-
组合使用:在实际项目中,往往可以结合两者的优势,使用 LangChain 提供的组件,通过 LangGraph 构建复杂的应用逻辑
最终,框架的选择应该基于具体的项目需求。随着技术的发展,LangChain 和 LangGraph 也在不断演进,关注官方文档和社区动态,能够帮助你更好地利用这些强大的工具。
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