LangGraph — 加速企业面向2025年的主动型AI系统开发

随着企业迈向自治运营，他们需要的不仅仅是能够回答问题的系统

随着企业迈向自治运营，他们需要的不仅仅是能够回答问题的系统

随着企业转型为更加智能、数据驱动的组织，超越简单问答系统的需求快速增长。企业不再满足于只能响应提示的AI系统，他们需要能够思考、计划和行动的系统。这类下一代系统必须能够协调多步骤流程，选择最合适的工具或数据源，检索并推理上下文信息，并能自主执行决策，无需持续人工干预。

1. LangGraph：动态结构化知识与多跳检索

LangGraph的核心是允许开发者使用基于图的模型定义和执行智能工作流，图中每个节点代表一个计算或决策步骤，执行顺序由边决定。每个节点封装一个独立步骤，如信息检索、决策、摘要或分类，边则决定信息如何从一个步骤流向下一个。这种结构使LangGraph高度模块化且直观，特别适合需要遵循流程逻辑和条件分支的企业系统。

LangGraph最强大的特点之一是它基于Pydantic建模的共享应用状态运行。随着执行过程，该状态在图中传递，允许节点根据数据变更进行修改、追加或响应。此设计支持记忆持久化、上下文感知和任务级追踪，都是多步骤企业工作流的关键特性。

使用DAG（有向无环图）

DAG，即有向无环图，非常适合模拟现实的业务和推理流程，因为：

1.执行顺序至关重要：某些任务必须先于其他任务执行——例如验证数据要先于转换数据，或检索文件要先于摘要文件。

2.可定义条件路径：根据动态状态，图可以分支向不同方向。

3.无环保证有限完成：无回路确保流程向完成推进，使DAG在工作流自动化中安全可靠。

LangGraph将此图结构编译为可调用函数。执行时，LangGraph的内部引擎处理节点调用、追踪状态流转，并确保节点间依赖和转换被遵循。该模型既适合原型设计，也足够稳健用于生产管道。

多跳检索的数学视角

智能系统中的多跳检索指合成多源信息或多步骤信息以得出连贯、准确答案的过程，尤其当单一文档或事实不足时。这在企业环境中尤为重要，因为答案分布于政策文件、日志、知识库或API中。

从数学与算法角度，多跳检索被视为图遍历问题，有几种建模策略：

1.最短路径算法：如Dijkstra算法或A*搜索，用于识别知识图中用户查询点与相关数据节点之间的最短有效路径。

2.图上的强化学习（RL）：代理通过扫描知识实体图获得正确答案的奖励，逐步学习最佳遍历策略，尤其适用于开放域问答。

3.马尔可夫决策过程（MDP）：将图中每一步视为决策点，包含概率和期望结果。代理选择可最大化累计信息增益的路径，非常适合带不确定性的检索系统。

在LangGraph中，多跳推理体现在图结构中。例如，代理可能先识别实体，然后查询其属性，最后检索相关文档，每个作为执行图中的独立节点。代理不仅仅是获取数据，而是根据已掌握信息决定下一步获取何种数据。

2. 对文档、主题与上下文之间的互联编码

在企业环境中，上下文不限于单一文档，它分布在多个数据源、部门和格式中。用户查询可能涉及政策文件中定义的主题，知识库中的进一步阐述，以及合规检查表的执行。为了让智能代理有效推理，必须能够连接和遍历这些相互关联的概念。LangChain和LangGraph提供了处理复杂度的机制，实现符号和语义知识表示的融合。

第一种方法是符号建模，明确表示实体及其关系。通常通过图数据库如Neo4j或RDF标准实现。符号表示适用于需要明确、可检视的关联的场景，例如理解某法规所指文件，或客户投诉与特定产品线的关联。例如，为检索所有与GDPR相关的文档，可以通过Neo4j集成使用Cypher查询：

from langchain.graphs import Neo4jGraph

graph = Neo4jGraph(

  url="bolt://localhost:7687",

  username="neo4j",

  password="your_password"

)

query = """

MATCH (doc:Document)-[:REFERS_TO]->(topic:Topic)

WHERE topic.name = 'GDPR'

RETURN doc.title

"""

results = graph.query(query)

这些结果随后可以输入LangGraph节点，更新共享状态，允许下游代理基于文档相关性或优先级执行上下文感知操作，例如定制化响应。

第二种方法是语义建模，将文档、问题和实体嵌入高维向量空间。这是Pinecone和OpenAI Embeddings等工具的优势所在。语义搜索擅长发现概念相似的内容，即使关键词或结构不同。例如：

1. 可检索与查询语义相关的段落，即使表述有所不同。

2. 支持百万级向量的快速近似最近邻（ANN）查找。

3. 支持基于模糊和概念的推理，即使无精确结构。

然而两种方法各有优缺点。因此许多企业级系统采用混合策略：

1. 利用Pinecone（语义检索）实现性能、语言灵活性和内容发现。

2. 利用Neo4j或内存图（符号）实现结构、可追溯性和精确关联建模。

此混合模型使智能代理既有关系图作为“地图”，又有语义“罗盘”导航松散结构和快速变化的数据环境，兼顾精准度与相关性。

3. 实现多步骤推理与代理行为

LangGraph最鲜明的能力之一是支持多步骤推理，这是构建模拟人类复杂问题解决的智能工作流的必要条件。每个执行图节点不仅执行静态任务，而是表示一个独立推理阶段。节点设计基于共享Pydantic状态，可检查、修改并传递该状态。此有状态设计使节点能够感知过往计算，支持跨序列步骤的复杂逻辑。

流程中，每个节点接收系统当前状态，其中可能包含输入、历史结果、检索文档或前置决策，基于此确定下一步动作。节点完成操作后返回更新状态，下一节点根据DAG规则接收并继续执行。

此架构为代理行为奠定基础，即系统不简单线性执行，而是在每一步做决策。代理行为实际含义包括：

1.系统对输入进行推理：不仅分析直接提示或指令，还考量上下文变量，如先前检索数据、外部工具结果和内部记忆。

2.选择使用的工具或路径：根据动态状态，代理可动态决策是执行数据库查询、发起网络搜索、摘要内容还是提出后续问题。

3.适应上下文演变：当工具失败或输入中断（如用户纠正、新数据到达），代理能灵活调整，跳过不必要步骤或回溯先前节点。这种基于灵活状态驱动的逻辑使得 agentic 系统相比传统的流水线架构具有明显优势

4. 使用 LangChain Agents 进行工具集成

LangChain 最强大的功能之一是其对 agents 智能组件的支持，这些组件可以理解用户输入并自主决定使用哪些工具、按什么顺序以及在何种条件下使用。与静态链条或硬编码脚本不同，LangChain agents 允许动态决策，使系统能够基于大语言模型（LLM）的实时推理即时选择工具。这在企业场景中特别有价值，因为查询往往广泛、多面且模糊。

LangChain 提供了一个标准化的 agent 接口，简化了工具的集成，无论是网络搜索 API、CRM 数据库、文档检索器，还是自定义的企业功能。每个工具都是一个可调用的 Python 函数，附带名称和描述，agent 会根据当前提示或任务评估其相关性。

定义工具

在 LangChain 中定义工具时，将函数包装在Tool对象中。这个函数可以执行从查找产品 ID 到调用第三方服务的任何操作。下面是一个简单的搜索工具示例：

from langchain.tools import Tool

search_tool = Tool(

  name="SearchTool",

  func=lambda query: f"Search results for: {query}",

  description="Useful for web search queries"

)

之后，该工具可以注册到 agent 中，agent 会在决定如何响应用户查询时将其视为可用操作之一。

使用 Agent 调用工具

定义好工具后，可以初始化一个使用 LLM 判断何时及如何使用这些工具的 LangChain agent。下面是一个使用 OpenAI GPT 模型的最简示例：

from langchain.agents import initialize_agent, AgentType

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI()

agent = initialize_agent(

  tools=[search_tool],

  llm=llm,

  agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,

)

response = agent.run("Find the latest developments in quantum computing")

print(response)

在该示例中，agent 解析用户查询并选择 SearchTool 作为最合适的工具调用。LLM 不仅仅输出回答，还会分析输入、选择工具、调用工具，然后根据工具结果综合生成最终答案。

通过 LangChain agents 集成工具不仅是技术便利，更是实现企业级智能系统的战略助力。结合 LangGraph，这些 agent 可作为 DAG 中的智能节点，使 AI 工作流的每个阶段都具备工具赋能的自治能力。

5. 创建能够规划、检索与执行的自主 AI 系统

至此，我们涵盖了从基于图的结构、多跳检索、工具集成到 agentic 推理的内容，在这一最终层面实现创建完全自主的 AI 系统，这些系统能够自主规划步骤、检索相关信息并独立执行任务。

在 LangGraph 中，这种自治是通过结合结构化状态管理、工具增强推理和动态决策逻辑，并将它们集成于基于 DAG 的执行图中实现的。该架构允许设计模拟人类工作流程的 AI 系统，但具备机器速度且更具可扩展性与一致性：

1.使用 Pydantic 模型定义共享状态：

作为内存结构，存储 agent 在执行期间收集或变换的数据，例如原始查询、工具输出、中间决策和最终结果。

2.将图节点定义为独立 Python 函数：

每个节点接受当前状态，执行任务（如工具调用、LLM 调用、推理步骤），然后返回更新后的状态。

3.通过边连接节点以定义执行路径：

边指定哪个节点接在另一个节点之后，支持线性流程、分支条件或并行处理，视具体应用而定。

4.将工具直接集成到节点逻辑中或封装在 LangChain Agents 内：

这些工具包括搜索 API、文档检索器、内部数据库或外部 SaaS 端点。

图编译完成后，LangGraph 负责编排，执行节点并按顺序传递状态，同时基于状态值或 agent 输出做出动态决策。接下来，我们将通过三个现实、最简代码示例，展示这些系统在实际中结合 LangChain 工具、OpenAI 功能调用、Pinecone 向量检索和 LangGraph DAG 的具体工作原理。

OpenAI 功能调用（结构化输出）：

通过 LangChain 使用 OpenAI 功能调用从非结构化文本中提取结构化数据，这尤其适用于表单填写、实体抽取或报告解析等场景。

# Define a data schema using Pydantic — this tells the LLM the structure we expect

from langchain.pydantic_v1 import BaseModel, Field

class Person(BaseModel):

  name: str = Field(..., description="The person's name")

  age: int = Field(..., description="The person's age")

这里，Person是一个带类型的数据模型，Field的描述帮助引导 LLM 输出正确格式（背后是可解析为 JSON）。

# Import the LLM and create a chain that uses function calling

from langchain.chains.openai_functions import create_structured_output_chain

from langchain.chat_models import ChatOpenAI

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

# Initialize the LLM — in this case, GPT-4 with deterministic output

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0)

零温度设置保证输出一致性——这对结构化提取至关重要。

# Construct a prompt template to wrap around user input

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

  ("system", "You are a world-class algorithm for extracting structured data."),

  ("human", "Use the given format to extract data: {input}"),

])

系统消息告诉 LLM 任务内容，用户消息传递实际输入。这个模板灵活且可复用。

# Create the structured output chain with the schema, LLM, and prompt

chain = create_structured_output_chain(Person, llm, prompt)

# Run the chain with a natural language input

result = chain.run("Tom is 42 years old")

print(result)  # Person(name="Tom", age=42)

返回一个验证通过的Person对象，包含姓名和年龄字段，适合后续存储或管道处理。

LangGraph 结合 Pydantic 实现 DAG 执行：

下面构建一个简单的 LangGraph DAG，展示 agentic 逻辑如何通过：

• 共享状态 (AgentState)

• 变更状态的节点

• 连接推理步骤的图流

# Define the shared state model

from langgraph.graph import StateGraph, END

from langgraph.pydantic import BaseModel

class AgentState(BaseModel):

  input_query: str

  retrieved_docs: list[str] = []

  answer: str = ""

AgentState对象保存 agent 执行过程中所有已知和决策内容——查询、检索到的文档和最终答案。

# Node 1: Simulate retrieval

def retrieve_docs(state):

  state.retrieved_docs = ["DocA", "DocB"]  # Mocked retrieval

  return state

这里你完全可以换成真实的 Pinecone 调用——此处仅做占位。

# Node 2: Generate an answer from the retrieved docs

def generate_answer(state):

  state.answer = f"Answer based on: {state.retrieved_docs}"

  return state

通常此处会调用 LLM，利用检索文档作为上下文。

# Build the LangGraph workflow

workflow = StateGraph(AgentState)

workflow.add_node("retrieve", retrieve_docs)

workflow.add_node("respond", generate_answer)

workflow.add_edge("retrieve", "respond")

workflow.add_edge("respond", END)

构建了一个包含两节点的 DAG，流程清晰：「retrieve」「respond」 结束。

# Compile and run the workflow

agent_app = workflow.compile()

result = agent_app.invoke({"input_query": "What is LangGraph?"})

print(result)

通过此方式构建的 LangGraph 应用可扩展为多分支、工具调用、条件判断与异常处理，构成真实 agentic 系统的骨架。

正如我们在本指南中探讨的，部署现代 agentic AI 系统于企业应用，不仅仅是简单串联一些提示语，而是需要设计有状态、模块化且决策驱动的工作流程，模拟真实团队的协作方式。LangGraph 在支持这类智能编排中扮演核心角色。作为基于 DAG 的执行框架，LangGraph 为协调复杂工作流提供了结构化且透明的基础。配合 LangChain 强大的 agent 接口、OpenAI 的功能调用能力和语义向量检索系统（如 Pinecone），开发者能够构建既智能又可靠的健壮扩展 AI 系统。

简言之，这种架构将范式从基本的聊天接口转变为真正自主的、企业级数字代理，能够在真实业务逻辑框架内搜索、推理、决策和执行操作。这不仅仅是让 AI 更实用，更是让 AI 成为值得信赖的工作伙伴。