LangGraph 与 LangChain：编排与组件

核心答案：两者不是同层替代品。 LangGraph 让程序显式管理状态和控制流；LangChain 提供模型、工具等抽象与 Agent 组合接口。可以组合使用，也可以在 LangGraph 节点内直接调用供应商 API。官方概览明确说明 LangGraph 不要求使用 LangChain。

放在什么位置

关注点	LangGraph	LangChain
基本单位	状态、节点、边、分支	模型、消息、工具、Agent 与中间件
输入输出	节点读取状态，返回状态更新	模型输入消息，输出消息或工具请求
本项目需求	评审循环、人工暂停、恢复	可选的模型与工具适配抽象
不自动解决	业务幂等、外部服务回滚	资料正确性、工具权限、模型效果

LangChain 当前的 create_agent 提供可配置的 Agent 执行循环，底层使用 LangGraph。这个依赖方向不表示所有 LangGraph 应用都应调用 create_agent。LangChain 官方概览适合了解其职责，而非照搬所有组件。

最小例子：状态更新不是聊天记录

下面的独立 Python 例子只展示节点契约，可直接运行：

state = {"revision": 0, "issues": ["词汇缺少解释"]}
def route(s):
    return "revise" if s["issues"] and s["revision"] < 2 else "human"
assert route(state) == "revise"
state.update({"revision": 2})
assert route(state) == "human"

把 route 注册为条件边才是图编排；调用模型生成解释是另一个节点的工作。框架不会凭空知道“最多修订两次”这个业务约束。

教材系统中的选择

本项目选择 LangGraph 编排，使用独立服务适配层调用模型，不为了出现技术名词再引入完整 LangChain 组件集。LangGraph 安装时可能带入 langchain-core 等依赖；安装了基础包不等于应用使用了 LangChain 的 Agent 接口。 实际依赖以锁文件为准。

若后续需要统一多家模型的消息格式、工具绑定与中间件，可评估 LangChain；若只有两三个稳定接口，显式适配器更容易理解原始请求、超时和返回值。这个选择是本次复现的工程判断，不是历史项目事实。完整职责见系统架构，原理主线见核心章节。

自测与误区

修改例子的修订上限，解释条件边如何变化。再画出“评审无问题直接转人工、有问题进入修订”的分支。验收标准是能指出路由由程序决定，模型只提交评审数据。

常见误区是把 LangGraph 当成“高级版 LangChain”，或认为用了图就具有自主规划能力。还要避免在节点中随意把整份图状态传给模型：可见上下文必须按角色重新构造。

官方资料与版本边界

• LangGraph overview：编排职责与独立使用。
• LangChain overview：高层 Agent 接口。
• Workflows and agents：确定流程与动态工具循环。

核验日期：2026-11-03。这里讨论 Python API 的概念边界；安装命令与可执行接口以本项目锁定版本为准，不将官方滚动文档视为该版本的逐字说明。