大模型应用开发早已从「简单链式调用」进入智能体（Agent）工程化时代。 最开始做 LLM 开发，我们只用 LangChain 写简单的 RAG、文本总结、单轮问答。固定的线性链条、单向执行、无需复杂逻辑，开箱即用，足够满足绝大多数简单场景。 但只要你想做真正智能的自主 Agent：让模型自己判断是否需要重试、是否需要再次检索、是否需要人工确认、多步骤迭代推理、长任务断点续跑，你会瞬间发现传统 Chain 的致命短板：
- 链式结构只能单向跑，无法天然循环、回跳、分支
- 对话状态、中间结果、任务进度分散在 Memory 中，无法统一管控
- 复杂逻辑只能手写大量 while 循环、if 判断，代码极度臃肿
- 没有原生暂停、恢复、复盘能力，完全不适合工业级业务 简单说：LangChain Chain 适合“固定流程”，LangGraph 才适合“智能自主流程”。 作为 LangChain 官方主推的下一代 Agent 编排引擎，LangGraph 用「状态+节点+条件路由」的图模型，彻底解决了复杂智能体的工程化难题，也是目前所有企业级长任务 Agent、多智能体系统的底层标准架构。
本系列带你入门LangGraph
