一、框架定位与核心能力

LangChain 与 LangGraph 的核心区别在于 “工具属性” 与 “引擎属性” 的分野：

LangChain：定位 “组件化快速搭建工具”，核心是 200 + 预制组件（模型接口、提示词模板、RAG 工具链等）与 LCEL 表达式语言，主打 “线性流程快速拼接”。开发者无需关注底层逻辑，通过组件组合即可实现文档检索、邮件自动回复等基础 agent 功能，本质是 “降低 AI 应用开发门槛的乐高积木”。

LangGraph：定位 “状态驱动的复杂流程引擎”，核心是有向图（DAG）架构（节点 = 功能单元、边 = 流转规则、State = 全局状态），主打 “非线性流程自主决策”。支持循环回溯、条件分支、多节点并行，能让 agent 根据任务状态动态调整执行路径，本质是 “实现复杂 agent 自治能力的脑图式编排系统”。

两者核心能力短板清晰：LangChain 处理复杂分支需手动添加外部循环，逻辑易失控；LangGraph 无预置组件，基础功能需开发者从零构建。

二、落地场景适配性

1. LangChain 适配场景（占 agent 落地需求的 60%+）

快速原型验证：5 分钟内通过组件拼接验证 AI 想法（如简单问答 agent）；

线性标准化任务：无复杂分支的单次触发型需求（文档摘要、数据报表生成、基础 RAG 问答）；

轻量工具集成：需调用 1-2 个外部工具的简单场景（如 “查询天气 + 生成提醒短信”）。

2. LangGraph 适配场景（聚焦高价值复杂需求）

多步骤自治任务：需动态决策的长流程需求（如企业级报告生成：数据分析→趋势归纳→图表生成→错误回溯）；

多 agent 协作：多角色分工的复杂系统（规划 agent + 检索 agent + 写作 agent 协同工作）；

高韧性业务场景：需频繁错误处理、重试的核心业务（金融风控、医疗诊断流程、智能客服工单闭环）。

3. 组合落地场景（发挥 1+1>2 价值）

用 LangChain 的预制组件（如 RAG 工具链、对话记忆）作为 LangGraph 的 “节点功能模块”，再通过 LangGraph 的图结构管理整体流程，适配中大型项目（如 “电商智能导购：LangChain 实现商品检索，LangGraph 管理‘咨询→推荐→异议处理→下单’全流程”）。

三、性能与开发性价比

结论：没有 “绝对最优”，只有 “场景最优”

若需求是 “快速落地简单 agent”，LangChain 是性价比最高的选择；

若需求是 “构建复杂自治型 agent”，LangGraph 是不可替代的核心框架；

若需求是 “中大型项目落地”，LangChain+LangGraph 的组合才是最优解。

agent 落地的核心不是纠结框架优劣，而是先明确任务复杂度（线性 / 非线性）、开发周期（快速验证 / 长期迭代）、团队能力，再精准匹配工具。