基于LangGraph搭建一个Agent应用

像搭乐高一样，构建你的第一个智能助理

1.为什么选择图结构？：从简单的“链式”思维，升级到复杂的“网状”决策。 2.核心概念：掌握 LangGraph 的三大基石：状态（State）、节点 （Node）和边（Edge）。

3.备料与施工：准备环境，定义工具、模型和 Agent 核心逻辑。

4.组装与连接：一步步将节点和边搭建成一个完整的 Agent 工作流图。

5.运行与验证：启动我们的 Agent，观察它的工作流程，并将其可视化。

1. 总结与展望：回顾核心模式，探索更多可能。

Agent 的真实需求

Dolphin Pond

Agent 的工作方式更像是在一个复杂的园区里游

览。它需要根据当前情况（“我想看海豚”）决定 下一步去哪里，可能会走回头路，或者在多个地点 之间选择。这种动态流程需要一个“图”结构来管理。

传统链式（如 LCEL）的局限

A B

像一条单行道，只能 A 一 B->C 顺序执行。无法 轻松实现循环、条件判断和更复杂的逻辑，这 对于需要思考和使用工具的 Agent 来说是致命 的。 LangGraph 就是为构建这种复杂的、有状态的、可循环的 AI 工作流而生的。

DEAD END