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还记得你第一次跑通 AutoGPT 时的兴奋吗？看着终端里 Agent 自己思考、调用工具、再思考，仿佛 AGI 就在眼前。

但当你试图把这个 Demo 搬进企业生产环境时，噩梦开始了：

• 死循环：Agent 在两个工具之间反复横跳，直到 Token 耗尽。
• 路径不可控：你希望它先搜索再总结，它偏偏直接开始瞎编。
• 无法干预：一旦开始运行，就像脱缰的野马，中间出错完全无法纠正。

企业级应用需要的不是“无限的自由”，而是“可控的智能”。

今天，我们来聊聊LangGraph，以及为什么从 DAG（有向无环图）向 Graph（图）的转变，是 Agent 工程化的必经之路。

一、为什么 ReAct 模式还不够？

经典的 ReAct (Reason + Act) 模式本质上是一个While 循环。

while True: reason = llm.think() if is_finish(reason): break action = llm.act() observation = tool.run(action)

这种模式在解决简单问题时很有效，但它有一个致命缺陷：过于依赖 LLM 的实时决策能力。模型必须在每一步都极其精准地决定下一步做什么。一旦中间某一步“幻觉”了，整个链路就会崩塌。

在复杂的业务场景（如长文档写作、代码辅助、复杂客服）中，我们需要的是流程图（Flowchart），而不是一个黑盒循环。

二、LangGraph：以“状态”为核心的编排

LangChain 的团队推出的 LangGraph，核心思想发生了一个巨大的转变：从“链（Chain）”进化到了“状态机（State Machine）”。

核心概念拆解

在 LangGraph 中，一切围绕着三个要素展开：

1. State（状态）：这是一个共享的字典或对象，保存着当前对话的所有上下文（消息历史、中间变量、工具输出）。所有的节点都从这里读数据，往这里写数据。
2. Nodes（节点）：具体的执行单元。它可以是一个 LLM 调用，一个工具函数，或者一段普通的 Python 代码。
3. Edges（边）：连接节点的逻辑。

• 普通边：跑完 A，就跑 B。
• **条件边（Conditional Edges）：**这才是灵魂！根据 LLM 的输出或当前状态，动态决定下一步去哪里。

相比 LangChain Chain (DAG) 的区别

• LangChain (Legacy):大多是 DAG（有向无环图）。数据像流水线一样单向流动。处理循环（Loops）非常别扭。
• LangGraph:支持循环（Cycles）。这使得“自我纠错”和“人机协同”成为可能。

三、实战：构建一个“自我修正”的 Agent

让我们通过一个场景来理解 LangGraph 的威力：代码生成与修复助手。

如果是传统的 Chain，你只能写成：生成代码 -> 运行测试 -> 结束。如果测试失败了怎么办？Chain 走完了，任务就失败了。

但在 LangGraph 中，我们可以构建一个闭环：

设计思路：

1. Node 1 (Coder):负责写代码。
2. Node 2 (Tester):运行单元测试。
3. Edge (Router):

• 如果测试通过 ->End。
• 如果测试失败 -> 把错误信息回传给Node 1（循环回去！）。

代码实现简述

from typing import TypedDict, Annotated, Sequencefrom langgraph.graph import StateGraph, ENDimport operator# 1. 定义状态 (The Memory)class AgentState(TypedDict): messages: Annotated[Sequence[BaseMessage], operator.add] code: str test_result: str# 2. 定义节点 (The Workers)def coder_node(state): # 调用 LLM 生成或修改代码 return {"code": generated_code}def tester_node(state): # 运行代码 result = run_code(state["code"]) return {"test_result": result}# 3. 定义路由逻辑 (The Brain)def router(state): if "ERROR" in state["test_result"]: return "coder" # 回到写代码节点 else: return END # 结束# 4. 组装图workflow = StateGraph(AgentState)workflow.add_node("coder", coder_node)workflow.add_node("tester", tester_node)workflow.set_entry_point("coder")workflow.add_edge("coder", "tester")workflow.add_conditional_edges( "tester", router)app = workflow.compile()

看，这就是状态机的魅力。开发者显式地定义了“如果失败，就重试” 的业务逻辑，而不是指望 LLM 自己灵光一闪去重试。

四、为什么这对企业很重要？

1. 确定性（Determinism）：你可以强制规定 Agent 必须先查数据库，再回答问题，严禁跳过步骤。
2. 人机回环（Human-in-the-loop）：LangGraph 支持在图的运行中“暂停”。比如 Agent 生成了一封邮件草稿，系统暂停，等待人类经理点击“批准”后，再进入“发送邮件”节点。如果经理点击“修改”，则退回到“草稿生成”节点。
3. 更细粒度的控制：你可以为图中的每一个节点配置不同的 LLM。简单的分类任务用gpt-3.5-turbo或haiku，复杂的推理任务用gpt-4o或sonnet，实现成本的最优解。

五、总结与建议

• 如果你的任务是线性的（如：翻译 -> 摘要 -> 存库），Chain依然是最好的选择，简单且高效。
• •如果你的任务涉及循环、分支判断、自我修正或多角色协作，那么请拥抱LangGraph。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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