LangGraph 与 LangChain 的 Agents 有何区别？

<think>我们正在比较LangGraph和LangChain中的Agents在功能或架构上的差异。根据引用内容，我们可以总结如下：1.**LangChainAgents**:-基于LangChain框架构建，属于其核心功能之一。-提供标准化的代理接口，能够调用工具、进行决策并执行动作。-通常以线性或有限状态机的方式运行，缺乏复杂的循环和状态持久化能力。-适用于相对简单的任务，如单一代理执行工具调用链。2.**LangGraphAgents**:-建立在LangChain之上，专为构建复杂、有状态的代理工作流设计。-核心是状态图（StateGraph），支持循环、条件分支和持久化状态。-允许多个代理协作（多代理系统），每个代理可以专注于特定角色，并通过状态图协调。-解决了LangChain在处理长期任务、迭代式问题解决和人类介入等方面的局限性。具体差异如下：**架构差异**:-**LangChainAgents**：采用链式结构（Chains）或简单代理执行器（AgentExecutor），本质上是线性流程的扩展，通过工具调用来解决问题。-**LangGraphAgents**：基于图结构，节点代表代理或工具，边代表控制流（包括条件边），支持任意复杂的拓扑结构。**状态管理**:-**LangChainAgents**：状态是临时的，通过记忆组件（Memory）有限地保存上下文，但难以跨多个步骤持久化复杂状态。-**LangGraphAgents**：通过显式定义`State`对象（如TypedDict）来管理整个工作流的持久化状态，支持长期任务和中间结果存储。**控制流**:-**LangChainAgents**：代理通过重复调用`AgentExecutor`实现循环，但难以处理嵌套循环或条件分支。-**LangGraphAgents**：原生支持循环（通过`add_loop_edges`）和条件分支（`conditional_edge`），可构建自我修正的工作流（如RAG的迭代优化）[^1]。**多代理协作**:-**LangChainAgents**：单一代理主导任务，通过工具扩展能力，但缺乏多代理协调机制。-**LangGraphAgents**：可定义多个代理节点，通过状态图协调分工（如搜索Agent→解题Agent→总结Agent）[^3]。**适用场景**:-**LangChainAgents**：简单任务（如单轮工具调用）、问答链（RAG）等。-**LangGraphAgents**：复杂场景（如多角色协作、长期对话、需人工审核的流程）。>总结：LangGraph的代理系统是对LangChain的增强，尤其适用于需要**状态持久化**和**复杂控制流**的AI应用[^1][^2]。```mermaidgraphLRA[用户输入]-->B{LangGraphAgent系统}B-->C[搜索Agent]B-->D[解题Agent]B-->E[总结Agent]C-->DD-->EE-->F[输出结果]```§§相关问题§§1.LangGraph的状态图如何实现多代理协作？2.如何将现有的LangChainAgent迁移到LangGraph？3.LangGraph在哪些实际场景中比LangChain更适合？</think>### LangGraph 与 LangChain Agents 的核心差异 #### 1. **架构设计差异** | **维度** | **LangChain Agents** | **LangGraph Agents** | |----------------|-----------------------------------------------|-----------------------------------------------| | **底层模型** | 链式结构（Chains） | **状态图模型（StateGraph）**[^1] | | **状态管理** | 临时记忆（通过Memory组件） | **持久化状态对象（TypedDict State）** | | **控制流** | 线性执行（有限循环） | **循环/分支/多跳工作流** | | **协作能力** | 单一代理主导 | **多代理协同架构** [^3] | #### 2. **功能特性对比** - **LangChain Agents**: - 基于`AgentExecutor`的链式调用 - 通过工具（Tools）扩展能力 - 适用场景：简单任务执行（如单轮问答、文档摘要） - 局限性：难以处理长期状态依赖和复杂决策流[^1] - **LangGraph Agents**: - **状态驱动**：通过`State`对象持久化中间结果 - **循环控制**：支持`add_loop_edges()`实现自我修正流程 - **多代理协作**：可编排多个AgentExecutor分工合作（如搜索→解题→总结）[^3] - **人类介入**：通过`checkpoint`支持人工审核节点 - 适用场景：复杂任务（如多轮迭代的RAG、跨工具协作） #### 3. **典型工作流差异** ```mermaid graph LR %% LangChain Agent A[用户输入] --> B[AgentExecutor] B --> C{调用工具?} C -->|是| D[Tool1] C -->|否| E[输出结果] D --> B %% LangGraph Agent F[用户输入] --> G[状态初始化] G --> H[搜索Agent] H --> I[解题Agent] I --> J{结果验证} J -->|失败| H J -->|成功| K[总结Agent] K --> L[输出] ``` > LangGraph 的循环验证机制是 LangChain 无法原生实现的[^2] #### 4. **性能与可观测性** - **LangChain**：依赖 LangSmith 实现链路追踪 - **LangGraph**： - 内置状态版本快照（State Snapshots） - 可视化执行路径（通过 LangGraph Studio） - 原生集成 LangSmith 的深度监控[^2] > **本质区别**：LangChain Agents 是工具执行器，LangGraph Agents 是**状态感知的协作系统**[^1]。后者更适合构建如： > - 带自我修正的RAG流程 > - 多角色虚拟团队（规划+执行+审核） > - 需人工干预的长周期任务