回答

这是一个非常经典的问题。简单来说，LangChain 是“地基和组件”，而 LangGraph 是基于这些组件构建的“高级架构图”。

如果你只需要一条直线走到底的任务，用 LangChain；如果你需要循环、纠错、复杂的判断跳转（即智能体 Agent），用 LangGraph。

以下是详细的对比和使用指南：

一、 核心区别：直线 vs. 循环

核心逻辑	DAG (有向无环图)	Cyclic Graph (有环图/循环图)
形态	像一条流水线。步骤 A -> 步骤 B -> 步骤 C。	像一个流程图或状态机。可以 A -> B -> A -> C。
状态管理	状态通常在步骤间传递，比较隐式，难以在复杂步骤间保留全局记忆。	显式状态 (Shared State)。所有节点共享并修改同一个 State，就像一个全局黑板。
主要用途	简单的 RAG（检索增强生成）、聊天机器人、数据提取。	AI Agent (智能体)、多步推理、人机交互（Human-in-the-loop）、自我修正。
控制流	主要是线性的（虽然有 RunnableBranch，但写循环很痛苦）。	原生支持循环 (Loops) 和条件跳转。

一句话总结：

LangChain 适合：先把大象放进冰箱（打开门 -> 放进去 -> 关门）。

LangGraph 适合：先把大象放进冰箱，如果冰箱满了，就拿出来整理一下再试，或者换个冰箱（观察 -> 思考 -> 行动 -> 观察...）。

二、 为什么 LangChain 官方要推 LangGraph？

在 LangChain 早期，有一个叫 AgentExecutor 的东西用来做智能体。但它是一个“黑盒”，很难定制。比如：你想让 AI 在重试 3 次失败后人工介入，用 AgentExecutor 很难写。

LangGraph 就是为了解决“定制化 Agent”而生的。 它把控制权交还给开发者，让你明确定义：

有哪些节点（Nodes）？

节点之间怎么流转（Edges）？

什么时候循环？什么时候结束？

三、 怎么用？（代码实战对比）

假设我们要实现一个简单的功能：模型生成内容，如果太短，就要求它重写。

1. 使用 LangChain (LCEL)

用 LangChain 实现“循环重写”非常别扭，通常只能硬写几层，或者写递归函数。这里展示最擅长的线性链：

# LangChain: 线性流水线
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("讲一个关于{topic}的笑话")

# 就像插积木一样串联
chain = prompt | model | StrOutputParser()

# 只能一条路走到黑
result = chain.invoke({"topic": "程序员"})
print(result)

2. 使用 LangGraph

用 LangGraph 实现“检查长度并循环重写”就非常清晰。你需要定义状态 (State)、节点 (Nodes) 和 边 (Edges)。

# LangGraph: 带循环的状态机
from typing import TypedDict, Literal
from langgraph.graph import StateGraph, END
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

# 1. 定义状态（这是所有节点共享的内存）
class AgentState(TypedDict):
    messages: list
    retry_count: int

# 2. 定义节点函数
def generate_joke(state: AgentState):
    print("--- 生成笑话中 ---")
    messages = state['messages']
    model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
    response = model.invoke(messages)
    # 更新状态
    return {"messages": [response], "retry_count": state.get("retry_count", 0)}

def check_length(state: AgentState):
    print("--- 检查长度 ---")
    last_message = state['messages'][-1].content
    # 模拟：如果笑话太短（小于50字），且重试次数少于3次，就重写
    if len(last_message) < 50 and state['retry_count'] < 3:
        return "retry"
    return "end"

def rewrite_instruction(state: AgentState):
    print("--- 太短了，让它重写 ---")
    return {
        "messages": [HumanMessage(content="这个笑话太短了，请扩充一点再讲一遍")],
        "retry_count": state['retry_count'] + 1
    }

# 3. 构建图
workflow = StateGraph(AgentState)

# 添加节点
workflow.add_node("generator", generate_joke)
workflow.add_node("rewriter", rewrite_instruction)

# 设置入口
workflow.set_entry_point("generator")

# 4. 添加条件边（核心逻辑：决定下一步去哪）
workflow.add_conditional_edges(
    "generator",         # 从 generator 出来后
    check_length,        # 运行这个判断函数
    {
        "retry": "rewriter", # 如果返回 retry，去 rewriter 节点
        "end": END           # 如果返回 end，结束
    }
)

# 添加普通边：重写完后，必须回到生成器（形成了循环！）
workflow.add_edge("rewriter", "generator")

# 5. 编译运行
app = workflow.compile()

# 启动
inputs = {"messages": [HumanMessage(content="讲一个程序员笑话")]}
for output in app.stream(inputs):
    pass # 可以在这里打印中间过程

四、 什么时候选哪个？

场景 1：简单的 RAG 问答

需求：用户提问 -> 查向量库 -> 组装 Prompt -> LLM 回答。

选择：LangChain。这是一个标准的线性链，用 LangChain 的 RunnableSequence 实现最快。

场景 2：复杂的 ReAct Agent (如 AutoGPT 风格)

需求：用户提问 -> LLM 思考 -> 调用 Google 搜索 -> 获取结果 -> 发现结果不对 -> 换个关键词搜 -> 总结回答。

选择：LangGraph。

这里涉及到了“观察工具结果后决定下一步做什么”（条件判断）。

涉及到了“搜索失败重试”（循环）。

LangChain 的老 AgentExecutor 也能做，但如果你想控制“最多重试 5 次”或者“如果搜索失败改查维基百科”，LangGraph 更加直观容易调试。

场景 3：多智能体协作 (Multi-Agent)

需求：一个“产品经理”Agent 写需求，发给“程序员”Agent 写代码，发给“测试”Agent 找 Bug，如果有 Bug 退回给“程序员”。

选择：LangGraph。LangGraph 原生支持这种复杂的图结构流转。

总结

LangChain 是工具箱，提供了 LLM 开发的积木（Model, Prompt, Tool, VectorStore）。

LangGraph 是基于 LangChain 工具箱的流程编排引擎，专门用来解决循环和状态保持的问题。

新手建议：先学 LangChain 的基础（LCEL），跑通简单的对话和 RAG。一旦你发现需要 LLM 根据结果“回头”重做某些步骤，或者需要构建复杂的 Agent 时，立刻开始学习 LangGraph。