全面测评LangChain vs LangGraph：谁是agent落地最优解

ZILLIZ 2025-08-29

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大模型落地，要么做workflow、要么做agent，而无论哪一种，全都离不开框架，已经成为共识。而框架的选型，也直接决定着项目落地的效果好坏。

在众多开发框架中，LangChain 和 LangGraph 作为同一生态系统的重要组成部分，讨论度常年居高不下。

那么，到底该如何选型？先说结论，LangChain 专注于提供组件和 LCEL 编排能力，适合简单的一次性任务；LangGraph 则是构建有状态 Agent 系统的理想选择。两者相辅相成，可根据场景灵活选用。

具体原理，本文将从技术架构、应用场景等维度深入分析这两个框架，帮你做出决策参考。

01 框架概述与核心理念

1.1 LangChain：组件库与 LCEL 编排系统

LangChain 是一个专为开发大型语言模型应用而设计的开源框架，其核心是提供丰富的组件库和 LCEL（LangChain Expression Language）编排能力。

核心特点：

丰富的组件库：提供文档加载器、文本分割器、向量存储、模型接口等多种组件
LCEL 编排能力：通过 LangChain Expression Language 实现组件的灵活组合
易于集成：与外部 API、数据库等工具无缝对接
成熟生态：拥有完善的文档和活跃的社区支持

1.2 LangGraph：构建有状态 Agent 系统的框架

LangGraph 是 LangChain 生态系统中的专门库，专注于构建有状态的多智能体系统。它采用图（Graph）结构来表示任务和流程，其中节点代表操作或步骤，边表示节点之间的依赖关系。

核心特点：

图结构架构：支持循环、回溯和复杂的控制流
状态管理：拥有强大的中央状态组件，确保上下文连续性
多智能体支持：天然适合构建多个智能体协作的场景
调试支持：LangSmith Studio 提供图结构的可视化调试能力

02 技术架构深度对比

2.1 架构模式差异

LangChain 的 LCEL 架构：


# LangChain的LCEL编排示例
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请回答以下问题：{question}")
model = ChatOpenAI()
# LCEL链式编排
chain = prompt | model
# 运行链
result = chain.invoke({"question": "什么是人工智能？"})
LangChain 通过 LCEL 提供了声明式的组件编排方式，适合构建简单的线性处理流程。

LangGraph 架构特点：


# LangGraph的图结构定义
from langgraph.graph import StateGraph
from typing import TypedDict
class State(TypedDict):
    messages: list
    current_step: str
def node_a(state: State) -> State:
    # 节点A的处理逻辑
    return {"messages": state["messages"] + ["处理A"], "current_step": "A"}
def node_b(state: State) -> State:
    # 节点B的处理逻辑
    return {"messages": state["messages"] + ["处理B"], "current_step": "B"}
# 创建图结构
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("node_a", node_a)
graph.add_node("node_b", node_b)
graph.add_edge("node_a", "node_b")
LangGraph 支持复杂的图结构，可以处理循环、条件分支等复杂逻辑，特别适合构建 Agent 系统。

2.2 状态管理机制

LangChain 的状态管理：

通过 Memory 组件实现简单的状态保持
主要支持线性的上下文传递
适合单轮或简单多轮对话场景

LangGraph 的状态管理：

提供强大的中央状态管理系统
支持复杂的状态变更和回溯
能够处理长期的、多步骤的交互流程

2.3 执行模式对比

03 应用场景深度分析

3.1 适合 LangChain 的场景

简单的一次性任务处理

LangChain 非常适合处理那些不需要复杂状态管理的一次性任务：


# 使用 LCEL 实现简单的文本翻译
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("将以下文本翻译成英文：{text}")
model = ChatOpenAI()
chain = prompt | model
result = chain.invoke({"text": "你好，世界！"})
实际应用：浏览器插件中的文本翻译功能，用户选中文本后一键翻译，不需要保持复杂状态。

基础组件提供

LangChain 提供了丰富的基础组件，可以作为构建更复杂系统的基石：

向量存储接口：与各种向量数据库的标准化接口
文档处理工具：加载、分割、处理各类文档
模型接口：统一的模型调用接口

实际应用：作为 LangGraph 应用的组件提供者，为图结构中的各个节点提供基础功能。

3.2 适合 LangGraph 的场景

Agent 系统

LangGraph 是构建 Agent 系统的理想选择：


# Agent系统的简化示例
def agent(state):
    messages = state["messages"]
    # Agent思考并决定下一步行动
    action = decide_action(messages)
    return {"action": action, "messages": messages}
def tool_executor(state):
    # 执行工具调用
    action = state["action"]
    result = execute_tool(action)
    return {"result": result, "messages": state["messages"] + [result]}
# 构建Agent图
graph = StateGraph()
graph.add_node("agent", agent)
graph.add_node("tool_executor", tool_executor)
graph.add_edge("agent", "tool_executor")
graph.add_edge("tool_executor", "agent")
实际应用：GitHub Copilot X 的高级功能采用 Agent 架构，能够理解用户意图，执行多步操作完成复杂编程任务。