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LangGraph让AI从“机械应答”升级为“智能决策”，解锁复杂任务处理能力！

核心内容：
1. RAG技术的局限与LangGraph的突破性架构
2. LangGraph三大核心组件详解（节点/状态/边）
3. 智能工作流在医疗问诊等场景的落地示范

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

🧠如果RAG是“查资料高手”，LangGraph就是“策划总监”

想象一下你是一位公司老板，交代 AI 小助手一个任务：

“帮我写一份报告，主题是：中国AI创业公司发展趋势，要有数据、行业案例、专家观点，还要配图。”

普通的 AI（就算是很聪明的）可能这样操作：

• 植入一堆“AI行业”的文章

• 胡乱拼接成一段话

• 语气文雅但逻辑混乱

而你更想要的，是这样一位助手：

🧩 会先拆解任务
🔍 然后一步步查找资料 
🛠 动态调用工具 
🧠 最后整合并判断输出质量

这时候，LangGraph就像给AI“加上大脑皮层”一样，把原本“线性答题”的流程，变成了“可思考、可控制”的智能网络。

📚 什么是LangGraph？它和RAG有什么关系？

✍️ 先说说 RAG

RAG（Retrieval-Augmented Generation），就是“查资料 + 写作文”。

比如你问 AI：“清朝灭亡的原因是什么？”

它不会直接编，而是：

1. 去知识库中找资料（比如历史文档）

2. 用大语言模型（如GPT）整合并生成回答

但RAG的问题也显而易见：流程固定，逻辑单线，不能回头思考或灵活选择下一步。
就像是在用流水线来做一份定制服务。

🧠 然后是 LangGraph：把“线性脑”升级为“图状脑”

LangGraph 是什么？

LangGraph = LangChain + State Machine + 有记忆的多轮智能体图

简而言之，它就是帮你把AI的工作流程变成一个“有节点、有条件、有反馈”的思维网络，就像做流程图一样，每一步都可以自定义控制、灵活跳转、甚至循环回头！

这就非常适合搭建更复杂、更拟人化的智能助手，比如：

• 会多轮思考的 RAG

• 能修改计划的 Agent

• 需要反思优化的 AI 调度器

一句话总结：LangGraph 把“聊天型AI”变成“干活型AI”。

🔧 LangGraph核心组成

1. Graph 节点（Node）

每个节点通常是：

• 一个 Chain（如 LLMChain）

• 一个工具（Tool）

• 一个函数（如检索函数、解析器、决策器）

• 一个 Agent

你可以给节点定义输入、输出以及跳转逻辑。

2. 状态（State）

LangGraph 中的“状态”是一个字典（Dict），在每个节点之间传递，可用于：

• 保存用户上下文

• 存储历史对话、检索内容、变量

• 控制下一步执行逻辑

3. 边（Edge）与路由

return "finish" if state["done"] else "next_node"

• 条件分支（if/else）

• 循环（while）

• 动态路由（agent 调度）

🧪 应用场景举例：生活中的“智能工作流”

🛠 LangGraph + RAG 实现详解：一步步带你搞定！

下面以 Python 实现一个最小可用的 LangGraph + RAG 系统，基于 LangChain、LangGraph、FAISS 和 OpenAI。

🧰 Step 1：安装必要工具包

pip install langchain langgraph openai faiss-cpu

📦 Step 2：构建你的知识库（用FAISS + 文本）

from langchain.vectorstores import FAISSfrom langchain.embeddings import OpenAIEmbeddingsfrom langchain.text_splitter import CharacterTextSplitterfrom langchain.document_loaders import TextLoader# 加载文本loader = TextLoader("your_docs.txt")docs = loader.load()# 文本切分splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50)chunks = splitter.split_documents(docs)# 创建向量数据库db = FAISS.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings())

🧠 Step 3：定义LangGraph节点（图中每一步）

from langgraph.graph import StateGraph, ENDfrom langchain.chat_models import ChatOpenAIfrom langchain.chains import RetrievalQAllm = ChatOpenAI(model="gpt-4")retriever = db.as_retriever()rag_chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever)# 定义步骤函数def retrieve_answer(state):    question = state["question"]    answer = rag_chain.run(question)    return {"question": question, "answer": answer}

🔁 Step 4：搭建LangGraph图结构

# 定义图结构builder = StateGraph()builder.add_node("retrieval", retrieve_answer)builder.set_entry_point("retrieval")builder.add_edge("retrieval", END)# 构建图graph = builder.compile()

🧪 Step 5：运行测试任务

result = graph.invoke({"question": "LangGraph是干什么用的？"})print(result["answer"])

就这么简单！你就拥有了一个“有状态、有流程控制”的 RAG 系统，比传统RAG更灵活、更智能！

📈 为什么LangGraph值得关注？

✅ 可控性强：每个流程节点可插入条件判断、反思机制、分支跳转。

✅ 多轮智能体融合：非常适合未来的 Agent 框架（如AutoGen、CrewAI等）。

✅ 企业级可靠性：LangGraph 支持本地部署，状态可持久化，适合复杂任务编排。

✅ 低门槛可视化（未来趋势）：图结构更容易拖拽式构建，非开发者也能上手。

LangGraph 很可能成为下一代“可编程智能体”的基石，尤其在医疗、法律、企业运营、AI办公自动化中潜力巨大。

✨ 让AI动起来，不只是“说得好听”

如果说大语言模型是 AI 的嘴，RAG 是它的图书馆，那么 LangGraph 就是它的“大脑”：

• 它会规划：先做什么后做什么；

• 它会反思：做错了能回头重来；

• 它会协作：多个任务有序推进；

• 它会思考：不是你说一句它答一句，而是真正像人一样“处理问题”。

🧩 你说一句，AI就开始调度大脑、调用工具、多轮思考、最终给你答案——这才是未来AI真正该有的模样。

📮 如果你希望我出一套“LangGraph 多智能体实战教程”系列文章（含UI界面部署、Gradio交互、Docker打包），欢迎留言告诉我！

我们下期聊聊 LangGraph + 多Agent 自动报告生成系统 😎

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下期见！👋