為什麼選擇 LangGraph？
在 2026 年的 AI 代理生態中，LangGraph 已成為構建複雜多智慧體系統的首選框架。作為 LangChain 生態的擴充套件，它引入了基於狀態圖的編排模型，讓開發者能夠精確控制智慧體的執行流程、條件分支和迴圈邏輯。
根據 Towards AI 的 2026 年框架評測，LangGraph 在可擴充套件性、狀態管理和生產就緒度三個維度均位列前三。相比 CrewAI 的簡單鏈式呼叫，LangGraph 提供了更細粒度的控制能力。
核心概念解析
狀態圖（State Graph）
LangGraph 的核心是狀態圖模型。每個智慧體執行都可以看作狀態轉換：
from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import TypedDict, Annotated
import operator
# 定義狀態結構
class AgentState(TypedDict):
messages: list
current_step: str
results: Annotated[list, operator.add]
metadata: dict節點（Nodes）與邊（Edges）
節點代表執行單元，邊定義流程控制：
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
def research_node(state: AgentState):
"""研究節點：執行網路搜尋"""
query = state["messages"][-1].content
# 呼叫搜尋工具
results = search_web(query)
return {"results": [results], "current_step": "research"}
def analysis_node(state: AgentState):
"""分析節點：處理研究結果"""
context = state["results"][-1]
analysis = llm.invoke(f"分析以下內容：{context}")
return {"messages": [AIMessage(content=analysis)], "current_step": "analysis"}
# 構建圖
workflow = StateGraph(AgentState)
workflow.add_node("research", research_node)
workflow.add_node("analysis", analysis_node)
# 定義邊
workflow.set_entry_point("research")
workflow.add_edge("research", "analysis")
workflow.add_edge("analysis", END)條件邊與迴圈
LangGraph 的強大之處在於支援條件分支和迴圈執行：
from langgraph.graph import ConditionalEdges
def should_continue(state: AgentState) -> str:
"""根據結果質量決定下一步"""
if len(state["results"]) < 3:
return "research_more" # 需要更多研究
return "finalize" # 可以結束
# 新增條件邊
workflow.add_conditional_edges(
"research",
should_continue,
{
"research_more": "research", # 迴圈回研究節點
"finalize": "analysis" # 進入分析
}
)這種模式非常適合需要迭代最佳化的場景，比如程式碼生成、內容創作或資料分析。
多智慧體協作實戰
下面是一個完整的多智慧體協作範例，包含研究員、分析師和稽核員三個角色：
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import TypedDict, Annotated, List
import operator
class TeamState(TypedDict):
task: str
research_findings: Annotated[List[str], operator.add]
analysis: str
review_comments: List[str]
final_output: str
iteration_count: int
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0.7)
# 研究員智慧體
def researcher(state: TeamState):
prompt = f"""作為研究員，請針對以下任務進行資訊蒐集：
任務：{state['task']}
當前發現：{state['research_findings']}
請提供 3-5 個關鍵資訊點。"""
response = llm.invoke(prompt)
findings = response.content.split('\n')
return {"research_findings": findings, "iteration_count": state['iteration_count'] + 1}
# 分析師智慧體
def analyst(state: TeamState):
prompt = f"""作為分析師，請基於以下研究發現進行深度分析：
{chr(10).join(state['research_findings'])}
請提供結構化分析報告。"""
response = llm.invoke(prompt)
return {"analysis": response.content}
# 稽核員智慧體
def reviewer(state: TeamState):
prompt = f"""作為稽核員，請評估以下分析的質量：
{state['analysis']}
如果質量達標，回覆"APPROVED"。否則列出需要改進的點。"""
response = llm.invoke(prompt)
if "APPROVED" in response.content:
return {"final_output": state['analysis'], "review_comments": ["稽核透過"]}
return {"review_comments": [response.content]}
# 決定是否繼續迭代
def should_iterate(state: TeamState) -> str:
if state['iteration_count'] >= 3:
return "finalize"
if any("需要改進" in comment for comment in state['review_comments']):
return "revise"
return "finalize"
# 構建協作圖
team_workflow = StateGraph(TeamState)
team_workflow.add_node("researcher", researcher)
team_workflow.add_node("analyst", analyst)
team_workflow.add_node("reviewer", reviewer)
team_workflow.set_entry_point("researcher")
team_workflow.add_edge("researcher", "analyst")
team_workflow.add_edge("analyst", "reviewer")
team_workflow.add_conditional_edges(
"reviewer",
should_iterate,
{
"revise": "researcher", # 返回重新研究
"finalize": END
}
)
app = team_workflow.compile()
# 執行
result = app.invoke({
"task": "分析 2026 年 AI 代理框架的技術趨勢",
"research_findings": [],
"analysis": "",
"review_comments": [],
"final_output": "",
"iteration_count": 0
})
print(result['final_output'])記憶與檢查點
LangGraph 內建了檢查點系統，支援長對話記憶和斷點續跑：
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
# 啟用記憶儲存
memory = MemorySaver()
app = team_workflow.compile(checkpointer=memory)
# 使用執行緒 ID 保持對話歷史
config = {"configurable": {"thread_id": "conversation-123"}}
# 第一次呼叫
result1 = app.invoke({"task": "研究量子計算", ...}, config)
# 後續呼叫會保留之前的狀態
result2 = app.invoke({"task": "基於上述研究進行擴充套件", ...}, config)生產環境最佳實踐
1. 錯誤處理與重試
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential())
def safe_node_execution(state: AgentState):
try:
# 節點邏輯
return result
except Exception as e:
return {"error": str(e), "retry_count": state.get('retry_count', 0) + 1}2. 流式輸出
for event in app.stream(inputs, config, stream_mode="values"):
for node, value in event.items():
print(f"節點 {node} 輸出：{value}")3. 超時控制
from langgraph.pregel import Pregel
app = team_workflow.compile(
checkpointer=memory,
interrupt_after=["reviewer"], # 在稽核節點後暫停
)
# 設定超時
config = {"recursion_limit": 50} # 最大遞迴深度與其他框架對比
| 特性 | LangGraph | CrewAI | AutoGen |
|---|---|---|---|
| 狀態管理 | ✅ 完整狀態圖 | ⚠️ 簡單鏈式 | ⚠️ 會話式 |
| 條件分支 | ✅ 原生支援 | ❌ 有限 | ⚠️ 需要自訂 |
| 迴圈執行 | ✅ 原生支援 | ❌ 不支援 | ✅ 支援 |
| 記憶系統 | ✅ 檢查點 | ⚠️ 基礎 | ✅ 完整 |
| 學習曲線 | 中等 | 低 | 高 |
| 生產就緒 | ✅ 高 | 中 | 中 |
實際應用場景
內容創作流水線
研究 → 大綱 → 初稿 → 稽核 → 修改 → 發佈程式碼開發助手
需求分析 → 架構設計 → 程式碼生成 → 測試 → 程式碼審查 → 修復資料分析管道
資料收集 → 清洗 → 分析 → 視覺化 → 報告生成 → 稽核總結
LangGraph 為 2026 年的多智慧體系統提供了最靈活且最可靠的編排方案。它的狀態圖模型讓複雜流程變得可預測、可除錯，而檢查點系統確保了長對話的連續性。
如果你正在構建需要多輪迭代、條件分支或多人協作的 AI 應用，LangGraph 是當前的最佳選擇。
參考資源
作者: Kevin Peng
發佈日期: 2026-03-31
分類: AI 助手 / 多智慧體系統
閱讀時間: 約 8 分鐘
