LangChain 和 LangGraph 是大语言模型（LLM）应用开发中的两个关键框架，由同一团队开发，共同构成开发生态，但定位和能力有显著差异。以下是综合对比解析：http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131704

一、核心概念与定位 http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131704

1. LangChain：模块化应用框架 http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131704

   • 定位：LLM 应用的“工具箱”，提供标准化接口连接模型、数据源和工具 [[1][4]6]。
   • 核心能力：
     • 封装 LLM 调用（如 GPT、Llama3）
     • 管理提示词模板（Prompts）、对话记忆（Memory）、外部数据索引（Indexes）
     • 支持链式工作流（Chains）和简单代理（Agents）[[1]8]。
   • 典型场景：文本生成、文档摘要、基础问答等线性任务 [[4]6]。

2. LangGraph：动态工作流编排引擎 http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131704

   • 定位：LangChain 的扩展库，专注有状态、多路径的复杂流程控制 [[3][5]6]。
   • 核心能力：
     • 基于图结构（StateGraph）定义节点（Nodes）和条件边（Conditional Edges）
     • 支持循环、回溯、多 Agent 协作
     • 自动维护全局状态（State）实现上下文持久化 [[3][7]10]。
   • 典型场景：多轮对话、动态决策 Agent、需人工干预的工作流 [[5][6]11]。

二、架构与工作流对比

示例：客服机器人场景

• LangChain：按固定顺序执行“提问→检索→回答”
• LangGraph：根据用户输入动态跳转（如“投诉→转人工”、“咨询→知识库检索→生成回答→追问确认”）[[8]10]。

三、协作关系与生态整合

1. 互补而非替代 http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131704

   • LangGraph 依赖 LangChain 的基础组件（如 Models、Tools、Prompts），仅增强流程编排能力 [[3][6]11]。
   • 开发模式：用 LangChain 实现单节点功能，用 LangGraph 编排节点间逻辑 [[5]8]。

2. 统一工具链 http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131704

   • LangSmith：监控/调试工具，同时支持两者 [[1]6]。
   • LangServe：将 LangChain Chain 或 LangGraph 应用部署为 API [1]。

四、如何选择？

💡 实践建议：

• 从 LangChain 入门基础功能，再通过 LangGraph 扩展复杂逻辑 [[6]11]。
• 使用 LangGraph Simulator 测试工作流，避免真实 LLM 调用开销 [5]。

五、总结 http://www.cndba.cn/cndba/dave/article/131704

• LangChain = 标准化组件：解决 LLM 连接、数据集成、基础链式逻辑。
• LangGraph = 智能流程引擎：突破线性限制，实现循环、状态化、多 Agent 的工业级应用 [[3][6]11]。
• 关系：LangGraph 是 LangChain 生态的“进阶扩展”，两者结合可覆盖从简单脚本到企业级智能体的全场景需求 [[1][4]9]。

进一步学习：

• LangChain 官方文档：https://python.langchain.com
• LangGraph 案例库：https://github.com/langchain-ai/langgraph [[3]7]。

以上内容均由AI搜集总结并生成，仅供参考。