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LangGraph核心技术概念 LangGraph和LangChain同宗同源，底层架构完全相同、接口完全相通。 从开发者角度来说，LangGraph也是使用LangChain底层API来接入各类大模型、LangGraph也完全兼容LangChain内置的一系列工具。 换而言之，LangGraph的核心功能都是依托LangChain来完成。 写在前面：本系列解读的完整版，将整理成为《LangGraph 飞速上手》一书出版，目前为 v0.1 版本，临时网址为： 《LangGraph 飞速上手 (v0.1)》 概述 本文档详细解读 LangGraph 的部署（Deployment）流程。 部署是将我们构建的 Agent 从本地开发环境推向生产环境的关键步骤。 3. Q: LangGraph 中的“中断（Breakpoints）”和调试工具有什么联系？ A: Breakpoints 允许你 暂停图的执行流程，就像传统 IDE 的断点调试一样。这对排查智能体行为特别重要。结合 LangGraph Studio，你可以在图执行到某一步时直观查看状态，甚至修改输入，然后继续执行，非常适合迭代和调试复杂流程。

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DeerFlow 基于 LangChain 及 LangGraph 框架，因此我们认为 DeerFlow 非常适合初级和中级前后端同学入门。 更多信息可以参考我的 100+ 赞文章—— Henry：我们开源了一款全新的 Deep Research 应用 3. LangGraph LangGraph 是个人最喜欢的框架，它适用于任何多 AI 代理任务，且提供高度灵活性。 特点： 基于 LangChain 构建，采用有向循环图（DAG）设计理念。 不仅仅是多 AI 代理框架，更是通用编排工具。 灵活性高，可定制性强，几乎支持所有多代理编排应用场景。 在 OpenHands、MetaGPT、OpenManus 和 LangGraph 等框架中选择时，需结合具体场景需求和技术特点进行权衡。以下是各框架的核心差异及选型建议： 1. 框架定位与适用场景

LangGraph 在 2024 年 1 月推出的新库名为 LangGraph，正如名字所示，它基于图这一数学概念，作为大型语言模型驱动应用的框架。 引言 在过去一年中，LangChain 成为了市场上备受欢迎的 AI 框架之一。这个轻量级的协调工具使开发者能够轻松打造出依托大型语言模型（LLMs）的应用程序及其所有相关组件.

大模型-Agent LangGraph 面试八股文，简单背一背 (入门级) 本文一共提供30个QA，前10个关于 LangGraph 的核心概念，后面20个是关于 LangGraph 的快速开始。 关于 LangGraph 核心概念10题 1. Q: 为什么 LangGraph 要引入“图（Graph）”作为核心架构，而不是传统的链（Chain）？ 想构建智能体却无从下手？该专栏带你通关！从LangChain和LangGraph核心原理零基础讲起，手把手掌握两大框架精髓。深入浅出剖析模块，详细拆解每步操作。知识库问答系统、数据分析助手、MCP智能体开发实战项目贯穿始终：告别理论空谈，用真实项目代码驱动学习，立即开启你的AI Agent开发之旅！ 一、LangGraph 智能数据分析助手架构 LangGraph智能数据分析助手的架构如下图所示，开发使用的大模型是 DeepSeek-3.1，Agent使用LangGraph高阶预构建图的API create_react_agent。