2025年10月22日，LangChain官方团队正式发布了LangChain 1.0与LangGraph 1.0两大核心框架的正式版本，这不是一场简单的版本升级，而是一次面向AI智能体（Agent）规模化生产应用的关键进化。

这意味着AI应用开发的基础设施已经从探索期进入“工程化时代”。从此前的PoC（概念验证）阶段，走向了真正面向企业级、复杂场景、可控可维护的生产级阶段。

很多人会问：LangChain和LangGraph出自于同一个团队，它们到底有什么区别？应该学哪个？

为了更直观理解，我们先来看一张对比表格：

对比维度	LangChain 1.0	LangGraph 1.0
核心定位	高层抽象框架，用于快速构建AI智能体和应用	底层运行时引擎，构建有状态、可控、多参与者的复杂系统
架构模式	基于LCEL的线性管道协调，适合顺序工作流	基于图的架构，支持循环、分支和条件判断
状态管理	使用内存组件传递上下文，适合简单会话	集中式状态管理，支持持久化、回滚和回溯
执行模型	顺序执行	有状态图执行，支持循环推理、人工介入
开发效率	高，非常适合快速构建	中，需要设计图结构，但掌控力显著提高
生产级特性	提供中间件等机制	“为生产而生”，支持长任务、人工审批、恢复等能力

简单来说：

LangChain 解决的是“怎么快速建立起来一个Agent”。
LangGraph 解决的是“怎么让一个复杂Agent系统高效、稳定运行”。

那么，在实际业务场景中我们又该怎么选择呢？

一、什么时候优先选择LangChain 1.0？

适用特征：任务简单、流程线性、无需复杂状态管理。

1、 简单的输入/输出任务

例如：

• 文本翻译
• 摘要生成
• 结构化提取
• 简单问答系统

只需要一个LLM + 一些简单工具，这就是LangChain的强项。

2、标准RAG系统

比如：

• 文档问答
• 企业知识库查询
• FAQ 大模型助手

LangChain的LCEL链式结构可以轻松拼出：

检索 → 重排 → 上下文构建 → 生成

几乎是“开箱即用”。

3、快速原型（PoC）或Demo

比如：只要几行代码：

agent = create_agent(llm, tools)
result = agent.invoke("帮我写一个周报")
你就能得到一个能调用工具、回答问题的智能体。

二、什么时候必须选LangGraph 1.0？

适用特征：需要精细控制、有状态、长流程、可恢复、可监管。

1、复杂的智能体系统（多轮推理、循环执行）

如：

• 复杂任务规划Agent
• 自主调试代码的Agent
• 多工具、动态决策的业务助手

这些场景常常需要：

• 循环执行
• 根据工具结果重新规划
• 多轮判断与分支
• 动态节点切换

图结构 = 天然适配。

2、长时间运行的有状态工作流

典型如：

• 客服工单自动处理
• 多步骤审批（例如：财务审核→部门审批→主管签字）
• 保险理赔流程
• 长达数分钟、数小时甚至数天的任务

LangGraph 的核心价值就是：

状态可持续、任务可中断可恢复，永远不会丢上下文。

3、多智能体协作

类似：

• 分析师 + 研究员 + Trader的投资系统
• 专家组决策系统
• 多智能体协同生成内容
• 复杂并行链路

图模式比线性流程更强大，可以让智能体像团队一样协作。

4、需要人工审核/审批的场景

例如：

• 金融风控
• 医疗诊断辅助
• 法务合规审查

在流程中插入“人工节点”，等待审查，再继续执行。

总结

LangChain 1.0与LangGraph 1.0各有侧重，互为补充。LangChain擅长快速构建原型、处理简单线性任务和标准RAG流程，让你用最少代码快速验证想法；而LangGraph则面向复杂、有状态、多智能体协作的生产级系统，支持循环推理、长时间任务、人工干预和可恢复流程。

在实际应用中，可以先用LangChain快速搭建原型，当任务复杂度提升、需要精细控制和稳定性时，再迁移或结合LangGraph，实现从概念验证到生产部署的平滑过渡。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

为什么要学习大模型？

目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。

目前，开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景，其中，应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过 30%。

随着AI大模型技术的迅速发展，相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业：

人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

最后

只要你真心想学习AI大模型技术，这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你，但是想学技术去乱搞的人别来找我！

在当前这个人工智能高速发展的时代，AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长，真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料，能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发

大模型全套学习资料展示

自我们与MoPaaS魔泊云合作以来，我们不断打磨课程体系与技术内容，在细节上精益求精，同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容，力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。

希望这份系统、实用的大模型学习路径，能够帮助你从零入门，进阶到实战，真正掌握AI时代的核心技能！

01 教学内容

• 从零到精通完整闭环：【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块，内容比传统教材更贴近企业实战！

• 大量真实项目案例： 带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

02适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

vx扫描下方二维码即可

本教程比较珍贵，仅限大家自行学习，不要传播！更严禁商用！

03 入门到进阶学习路线图

大模型学习路线图，整体分为5个大的阶段：

04 视频和书籍PDF合集

从0到掌握主流大模型技术视频教程（涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向）

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路（不吹牛，真有用）

05 行业报告+白皮书合集

收集70+报告与白皮书，了解行业最新动态！

06 90+份面试题/经验

AI大模型岗位面试经验总结（谁学技术不是为了赚$呢，找个好的岗位很重要）

07 deepseek部署包+技巧大全

由于篇幅有限

只展示部分资料

并且还在持续更新中…

真诚无偿分享！！！
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发