适用于任何任务的可控认知架构
LangGraph 的灵活框架支持多样化的控制流 - 单代理、多代理、分层、顺序 - 并能稳健地处理现实、复杂的场景。
通过易于添加的审核和质量循环确保可靠性，防止代理偏离轨道。
使用 LangGraph 平台将您的认知架构模板化，以便工具、提示和模型可以通过 LangGraph 平台助手轻松配置。
平衡代理控制与自主性
通过 LangGraph 获得控制权，设计能够可靠处理复杂任务的代理。使用 LangGraph 平台构建和扩展代理应用程序。
受到塑造代理未来的公司的信任
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为什么选择 LangGraph？
控制、审核和引导您的代理行动。
通过易于添加的审核和质量循环，防止代理偏离轨道并确保可靠性。添加人机环路来引导和批准代理行动。
具有表现力和可定制的代理工作流程。
LangGraph 的底层抽象提供了创建复杂代理的灵活性。使用一个框架设计多样化的控制流 - 单代理、多代理、分层、顺序。
用于长期交互的持久化上下文。
凭借其有状态的设计，LangGraph 存储对话历史记录和会话数据，以随时间推移保持上下文，并确保代理系统中的平稳切换。
一流的流式传输支持，实现更好的用户体验设计。
通过原生令牌到令牌的流式传输，桥接用户期望和代理能力，实时显示代理推理和行动。
LangGraph 平台
大规模设计和部署您的代理
使用 LangGraph 平台的 API 设计适合代理的用户体验。使用专门构建的基础设施快速部署和扩展您的代理。从多种部署选项中选择。
用于设计代理用户体验的动态 API。
使用长期记忆 API 跨对话会话召回信息，从而打造个性化体验。公开、更新和回溯应用程序的状态，以获得更好的用户可见性、引导和交互。启动用于研究型或多步骤工作的长时间运行的后台作业。
查看 LangGraph 平台文档
容错可扩展性。
通过水平扩展的服务器、任务队列和内置持久性优雅地处理大型工作负载。通过智能缓存和自动重试增强弹性。
在博客中了解更多
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端到端开发者体验。
在我们的可视化 LangGraph Studio 中简化代理的原型设计、调试和共享。通过我们的 SaaS 产品或您自己的 VPC 中的一键部署来部署您的应用程序。然后，使用 LangSmith 监控应用程序性能。
探索 LangGraph Studio
LangGraph 简介
在此 LangChain 学院课程中学习 LangGraph 的基础知识。您将学习如何使用 LangGraph 编排构建自动化现实世界任务的代理。
基于 LangGraph 构建，深受最佳企业信赖。
LangGraph 帮助各种规模、跨各个行业的团队构建在生产环境中部署的可靠 AI 代理。听取客户讲述他们的故事。
“LangChain is streets ahead with what they've put forward with LangGraph. LangGraph sets the foundation for how we can build and scale AI workloads — from conversational agents, complex task automation, to custom LLM-backed experiences that 'just work'. The next chapter in building complex production-ready features with LLMs is agentic, and with LangGraph and LangSmith, LangChain delivers an out-of-the-box solution to iterate quickly, debug immediately, and scale effortlessly。”
“LangGraph has been instrumental for our AI development. Its robust framework for building stateful, multi-actor applications with LLMs has transformed how we evaluate and optimize the performance of our AI guest-facing solutions. LangGraph enables granular control over the agent's thought process, which has empowered us to make data-driven and deliberate decisions to meet the diverse needs of our guests。”
“It's easy to build the prototype of a coding agent, but deceptively hard to improve its reliability. Replit wants to give a coding agent to millions of users — reliability is our top priority, and will remain so for a long time. LangGraph is giving us the control and ergonomics we need to build and ship powerful coding agents。”
“As Ally advances its exploration of Generative AI,
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“As Ally advances its exploration of Generative AI, our tech labs is excited by LangGraph, the new library from LangChain, which is central to our experiments with multi-actor agentic workflows. We are committed to deepening our partnership with LangChain。”
“As Ally advances its exploration of Generative AI,
“LangChain is streets ahead with what they've put forward with LangGraph. LangGraph sets the foundation for how we can build and scale AI workloads — from conversational agents, complex task automation, to custom LLM-backed experiences that 'just work'. The next chapter in building complex production-ready features with LLMs is agentic, and with LangGraph and LangSmith, LangChain delivers an out-of-the-box solution to iterate quickly, debug immediately, and scale effortlessly。”
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“It's easy to build the prototype of a coding agent, but deceptively hard to improve its reliability. Replit wants to give a coding agent to millions of users — reliability is our top priority, and will remain so for a long time. LangGraph is giving us the control and ergonomics we need to build and ship powerful coding agents。”
“As Ally advances its exploration of Generative AI,
“As Ally advances its exploration of Generative AI, our tech labs is excited by LangGraph, the new library from LangChain, which is central to our experiments with multi-actor agentic workflows. We are committed to deepening our partnership with LangChain。”
“As Ally advances its exploration of Generative AI,
LangGraph 常见问题解答
我需要使用 LangChain 才能使用 LangGraph 吗？有什么区别？
不。LangGraph 是复杂代理系统的编排框架，比 LangChain 代理更底层且更可控。LangChain 提供了与模型和其他组件交互的标准接口，适用于简单的链和检索流程。
LangGraph 与其他代理框架有何不同？
其他代理框架可以用于简单的、通用的任务，但在处理公司特定需求的复杂任务时则显得不足。LangGraph 提供了一个更具表现力的框架来处理公司独特的任务，而不会将用户限制在单一的黑盒认知架构中。
LangGraph 会影响我的应用程序的性能吗？
LangGraph 不会给您的代码增加任何开销，并且是专门为流式工作流程设计的。
LangGraph 是开源的吗？是免费的吗？
是的。LangGraph 是一个 MIT 许可的开源库，可以免费使用。
LangGraph 和 LangGraph 平台有何不同？
LangGraph 是一个有状态的编排框架，为代理工作流程带来了额外的控制。LangGraph 平台是一项用于部署和扩展 LangGraph 应用程序的服务，它具有用于构建代理用户体验的约定式 API，以及集成的开发者工作室。
LangGraph（开源）
LangGraph 平台
功能
用于代理应用程序的有状态编排框架
用于部署 LangGraph 应用程序的可扩展基础设施
Python 和 JavaScript
Python 和 JavaScript
无
是 - 可用于检索和更新状态或长期记忆，或创建可配置的助手
基本
用于令牌到令牌消息的专用模式
社区贡献
开箱即用支持
自我管理
具有高效存储的托管 Postgres
自我管理
- 云 SaaS
- 免费自托管
- 企业
（自带云或付费自托管）
- 免费自托管
- 企业
（自带云或付费自托管）
自我管理
任务队列和服务器的自动扩展
自我管理
自动重试
简单线程
支持双文本
无
Cron 调度
无
与 LangSmith 集成以实现可观察性
LangGraph Studio 桌面版
LangGraph Studio 桌面和云端版
我的 LangGraph 平台有哪些部署选项？
我们目前为 LangGraph 应用程序提供以下部署选项
自托管精简版：LangGraph 平台的免费（最多执行 100 万个节点）、功能受限版本，您可以在本地或以自托管方式运行。此版本需要 LangSmith API 密钥，并将所有使用情况记录到 LangSmith。与付费计划相比，可用功能更少。
云 SaaS： 完全托管，并作为 LangSmith 的一部分托管，具有自动更新和零维护。
自带云 (BYOC)： 在您的 VPC 中部署 LangGraph 平台，作为服务进行配置和运行。将数据保留在您的环境中，同时外包服务管理。
自托管企业版： 完全在您自己的基础设施上部署 LangGraph。
LangGraph 平台是开源的吗？
不。LangGraph 平台是专有软件。
LangGraph 平台有一个免费的自托管版本，可以访问基本功能。云 SaaS 部署选项在 beta 测试期间是免费的，但最终将成为付费服务。在对服务收费之前，我们始终会提前充分通知，并为我们的早期采用者提供优惠定价。自带云 (BYOC) 和自托管企业版选项也是付费服务。 联系我们的销售团队 了解更多信息。
有关更多信息，请参阅我们的 LangGraph 平台定价页面。
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