LangGraph 是由 LangChain 团队开发的一个以 有向图（DAG）为核心的数据流编排框架，用于构建多步、多角色、多状态的复杂 AI 应用（例如智能体系统、Agent 交互、对话管理器、工作流系统等）。
本回答将从 架构设计、核心机制、数据流执行、状态管理、并发控制 五个方面，深度解析 LangGraph 的底层原理。
一、整体架构设计
LangGraph 可以看作是一个 异步的、有状态的计算图调度器。它抽象了如下几个核心概念：
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| Graph | 整个任务流程，表示一个有向图，节点之间的连接代表控制流。 |
| Node（Step） | 图中的处理单元，通常是一个函数、工具、语言模型调用、agent 调用等。 |
| Edge | 控制流程的路径，表示节点执行完成后进入哪个节点。 |
| State | 每一步执行时所依赖的数据，通过上下文传递。支持状态更新。 |
| Condition | 条件跳转，用于实现分支逻辑或循环控制。 |
LangGraph 和传统的任务流（如 Airflow、Luigi）最大的不同在于它支持 大语言模型和 agent 执行为原生节点，并具备 异步执行 + 状态更新 + 事件驱动 能力。
二、底层机制分析
1. 状态驱动模型
LangGraph 的执行基于 状态 + 控制流图：
# 每个 Node 接收 State，返回更新后的 State（或继续流转的标识）
def node_func(state: dict) -> dict:
...
return updated_state
- State 是一个类似上下文（context）的数据结构，支持合并、更新等操作。
- 每次 Node 执行都是基于当前状态。
- 状态的改变可能影响后续的控制流方向（通过
if/else或switch-case）。
2. 动态路径控制（条件边）
图的边可以是 静态边（固定连接）或 条件边（运行时根据 state 判断）：
# 根据返回的标志或 state 中的某个字段决定下一步走向
graph.add_conditional_edges("node_a", {
"next_1": "node_b",
"next_2": "node_c"
})
这是构建循环、多轮对话等复杂逻辑的基础。
三、数据流执行机制
LangGraph 的执行流程可概括为如下步骤：
-
初始化图和状态。
-
从起始节点（start node）开始执行，传入初始状态。
-
每执行一个节点：
- 调用用户定义的函数（或 agent 工具）；
- 获得更新后的状态；
- 根据条件（if/switch）选择下一条边；
- 将新状态传给下一个节点。
-
继续向下执行，直到命中终止条件（无边/显式结束）。
LangGraph 支持 同步或异步执行，对节点函数执行有良好兼容。
四、多角色/Agent 对话机制
LangGraph 的最大特色之一是支持 多角色、多 Agent 的协作模型。
原理如下：
- 每个角色是一个节点（或多个节点）的组合；
- 每个节点可以通过调用 Agent（如 OpenAI 的 GPT-4 agent）进行推理；
- Agent 的输出作为下一轮输入（状态）；
- 整个对话就是在图上沿着 Agent 节点之间来回传递的状态演进。
配合 state["messages"] 实现对话上下文维护，例如：
def lawyer_node(state):
messages = state["messages"]
response = call_llm(role="lawyer", messages=messages)
messages.append({"role": "lawyer", "content": response})
return {"messages": messages}
五、异步与并发执行支持
LangGraph 内部执行图是基于 asyncio 实现的，支持如下能力：
- 异步函数节点：节点函数可声明为 async，LangGraph 会自动 await；
- 并发执行子图：多个并行路径的子图可以同时执行，例如多个 Agent 同时给出意见；
- 错误隔离机制：失败的节点可以配置重试策略、失败跳转等。
这让它非常适合处理 AI 场景下的不确定性和延迟性任务。
六、LangGraph 底层核心库（源码层）
LangGraph 基于 Python 编写，主要依赖：
| 组件 | 用途 |
|---|---|
networkx | 构建有向图、管理节点依赖关系 |
pydantic | 状态模型校验和自动补全 |
asyncio | 异步任务调度 |
langchain | Agent、工具、LLM 执行封装（可选依赖） |
LangGraph 自身并不依赖 LLM，但提供了与 LangChain/LangServe 的紧密集成能力。
七、总结：为什么 LangGraph 值得关注？
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 有向图 | 更清晰地描述复杂流程，比链式更适合多轮对话/agent 协作 |
| 状态驱动 | 支持对话上下文、变量演进、外部数据存储等 |
| 条件边 | 实现循环、分支、动态跳转 |
| 异步与并发 | 更好支持调用 LLM、工具等高延迟任务 |
| 多 Agent 协作 | 简化构建多角色、多观点 AI 系统 |
如果你熟悉 BPMN、Airflow DAG 或者传统的 StateMachine，那么 LangGraph 就是这些概念的 AI 化演进版本，特别适合用于构建具备“记忆、决策、行动”能力的 AI 系统。