docs: 添加 LangChain & LangGraph 功能调研笔记

2026-07-06 21:55:03 +08:00
parent 0dc91faa43
commit 4348e4bf3e
1 changed files with 183 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,183 @@
+# LangChain & LangGraph 功能调研笔记
+
+> 调研时间：2026-07-06
+> 两者关系：同一公司（LangChain Inc.）维护的堆栈上下两层，不是竞品
+
+---
+
+## 两者关系
+
+```
+┌──────────────────────────────────────────┐
+│           LangChain (v1.0 GA)            │ ← 高层框架：模型抽象、工具、提示词、600+集成
+│   create_agent / LCEL / 组件库           │
+├──────────────────────────────────────────┤
+│           LangGraph (v1.0 GA)            │ ← 底层运行时：有向图执行引擎
+│   StateGraph / Checkpointing / HITL      │
+├──────────────────────────────────────────┤
+│          LangSmith (可观测性)             │
+└──────────────────────────────────────────┘
+```
+
+2025年10月22日同时达到 v1.0 GA，官方分工：
+
+> **LangChain** = agent framework：abstractions and integrations for models, tools, and agent loops.
+> **LangGraph** = orchestration runtime：durable execution, streaming, human-in-the-loop, and persistence.
+
+LangChain v1.0 的 `create_agent` 内部已运行在 LangGraph 引擎上。
+
+---
+
+## LangChain v1.0
+
+### 定位
+高层应用框架，提供 agent 所需的**组件抽象**和**集成生态**。
+
+### 精简后的核心模块
+
+| 模块 | 功能 |
+|------|------|
+| `langchain.agents` | `create_agent`, `AgentState`（取代旧 AgentExecutor） |
+| `langchain.chat_models` | `init_chat_model`, `BaseChatModel`（统一模型初始化） |
+| `langchain.tools` | `@tool`, `BaseTool` |
+| `langchain.messages` | 消息类型、内容块、`trim_messages` |
+| `langchain.embeddings` | `init_embeddings`, `Embeddings` |
+
+旧组件（`LLMChain`、`ConversationChain` 等）移入 `langchain-classic`。
+
+### 七大组件类别
+
+| 类别 | 关键组件 |
+|------|----------|
+| **Models** | Chat models, LLMs, Embeddings — 统一接口跨 provider 切换 |
+| **Tools** | 600+ provider 集成：API、数据库、搜索引擎等 |
+| **Agents** | `create_agent`, ReAct agents, Tool-calling agents |
+| **Memory** | 消息历史、自定义状态 |
+| **Retrievers** | 向量检索器、网络检索器 |
+| **Document** | 加载器、分割器、转换器 |
+| **Vector Stores** | Chroma, Pinecone, FAISS 等集成 |
+
+### v1.0 关键新特性
+
+**1. Middleware 中间件系统** — `create_agent` 的钩子系统：
+- `before_model` — 模型调用前注入/修改
+- `after_model` — 模型调用后验证/后处理
+- `wrap_tool_call` — 拦截工具调用错误
+
+**2. Standard Message Content** — 跨 provider 标准化消息内容格式：
+- 推理/思维链、引用、多模态（图片/音视频/文档）
+- 工具调用、provider 特有工具（web search, code execution）
+- 通过 `.content_blocks` 属性访问，向后兼容
+
+**3. `create_agent`** — 取代旧 AgentExecutor，内部运行在 LangGraph 运行时上
+
+### 成熟度
+
+| 维度 | 状态 |
+|------|------|
+| 版本 | v1.0 GA（2025-10） |
+| 稳定性 | 稳定，agent 层经重构后已稳定 |
+| 生产证明 | Replit, Clay, Rippling, Cloudflare, Workday |
+| 支持 | LTS-style support track |
+| 适用场景 | RAG、信息提取、单 agent 助手、快速原型 |
+
+---
+
+## LangGraph v1.0
+
+### 定位
+底层编排运行时，专为**有状态、长时间运行、多步骤**工作流设计。
+
+### 核心抽象链
+
+```
+StateGraph → Nodes (纯 Python 函数) → Edges (路由逻辑)
+                              ↓
+                        Shared State (TypedDict / Pydantic)
+                              ↓
+                     Checkpointer (每个 super-step 快照)
+```
+
+- **StateGraph**: 有状态图，参数化 State 类型
+- **Nodes**: 纯函数，`(State) → updates`
+- **Edges**: `add_conditional_edges`，支持循环/分支/合并
+- **State**: `TypedDict` 或 Pydantic，带 reducer 处理并发更新
+- **Reducers**: `add_messages` 等，自动处理追加 vs 覆盖
+
+### 完整功能矩阵
+
+| 功能 | 状态 | 细节 |
+|------|------|------|
+| **StateGraph** | ✅ 稳定 | 循环图（非 DAG），条件边缘，并行 fan-out |
+| **Checkpointing** | ✅ v4.1.1 | SQLite / PostgreSQL / Redis 后端 |
+| **Durable Execution** | ✅ 稳定 | 跨失败自动恢复，从精确断点继续 |
+| **Human-in-the-loop** | ✅ 一等公民 | `interrupt()` + `Command(resume=...)` |
+| **Time-travel 调试** | ✅ 稳定 | 回滚任意 checkpoint，fork 重放 |
+| **流式输出** | ✅ 稳定 | Token 级 + State 级 + Event 级 |
+| **多 Agent 编排** | ✅ 稳定 | Supervisor / Swarm / 层级 / Subgraph |
+| **Comprehensive Memory** | ✅ 稳定 | 短时工作记忆 + 长时持久记忆 |
+| **增量状态存储** | 🧪 DeltaChannel beta (v4.1.0+) | 长消息列表只存 delta |
+| **跨进程状态同步** | 🧪 RemoteCheckpointer (v4.1.0+) | 分布式多 agent 架构 |
+| **自动 checkpoint 清理** | ✅ keep_latest TTL (v4.0.2) | 避免无限制积累历史 |
+| **LangGraph Platform** | ✅ 稳定 | Agent Server：持久化、任务队列、版本管理 |
+| **LangGraph Studio** | ✅ 稳定 | 可视化 agent 工作流 |
+
+### 成熟度
+
+| 维度 | 状态 |
+|------|------|
+| 版本 | v1.0 GA（2025-10），checkpointer v4.1.1 (2026-05) |
+| 稳定性 | 高，持久化为架构一等公民 |
+| 生产证明 | Klarna, Replit, Elastic |
+| 支持 | LTS-style support track |
+| 适用场景 | 多步骤 agent、多 agent 系统、人工审批、长时间运行任务 |
+
+---
+
+## 功能边界对比
+
+| 维度 | LangChain | LangGraph |
+|------|-----------|-----------|
+| **层次** | 高层应用框架 | 底层编排运行时 |
+| **核心抽象** | `create_agent`, LCEL, 组件库 | `StateGraph`, Nodes, Edges, State |
+| **思维模型** | 线性或 DAG 管道 | 节点 + 边缘的循环有向图 |
+| **循环/分支** | 受限 | **一等公民**：任意循环、分支、合并 |
+| **状态持久化** | 无原生支持 | **一等公民**：Checkpointer |
+| **Human-in-loop** | 需手动编排 | **一等公民**：`interrupt()` + `Command` |
+| **Time-travel 调试** | 无 | **一等公民**：回滚 fork 重放 |
+| **Durable Execution** | 无 | **一等公民**：跨故障自动恢复 |
+| **流式** | Token 级 | Token + State + Event 每节点流式 |
+| **多 Agent 编排** | 需手动组合 | **原生**：Supervisor/Swarm/Subgraph |
+| **模型抽象** | **核心优势** | 复用 LangChain |
+| **600+ 集成** | **核心优势** | 可复用 LangChain 集成 |
+| **LCEL 线性链** | **有** | 无 |
+| **Middleware** | **v1.0 特有** | 无 |
+| **学习曲线** | 中等 | 较陡（需图思维） |
+| **部署平台** | 无独立平台 | LangGraph Platform + Studio |
+
+---
+
+## 决策路线
+
+```
+你的 workflow 需要什么？
+│
+├─ 线性、始终相同步骤 → LangChain (LCEL / create_agent)
+├─ 需要循环/分支/重试 → LangGraph (StateGraph)
+├─ 需要持久化/故障恢复 → LangGraph (Checkpointer)
+├─ 需要人工审批 → LangGraph (interrupt())
+├─ 需要 time-travel 调试 → LangGraph (checkpoint + fork)
+├─ 需要多 agent 协作 → LangGraph (Supervisor/Swarm/Subgraph)
+└─ 不确定 → 先用 create_agent，遇到瓶颈下钻到 StateGraph
+```
+
+---
+
+## 参考来源
+
+- [LangChain Blog: v1.0 Milestone](https://www.langchain.com/blog/langchain-langgraph-1dot0)
+- [LangChain Documentation](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview)
+- [LangGraph Documentation](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)
+- [LangGraph GitHub](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
+- [Atlan: LangChain vs LangGraph 2026](https://atlan.com/know/ai-agent/ai-agent-memory/langchain-vs-langgraph/)
+- [truefoundry: LangChain vs LangGraph](https://www.truefoundry.com/blog/langchain-vs-langgraph)