LangGraph 有状态Agent编排框架
低层编排框架，用于构建、管理和部署长期运行的有状态AI Agent。
适用场景
1
多步骤复杂任务Agent编排
2
需要人工介入的审批工作流
3
多Agent协作与状态持久化
4
长对话与记忆管理
5
企业级Agent服务部署
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent架构师。基于LangGraph框架设计一个面向企业业务场景的有状态Agent系统。要求：1）明确业务目标与输入输出边界；2）将任务拆解为若干节点（Node），每个节点负责单一职责，如意图识别、工具调用、数据检索、结果校验；3）定义节点间的有向边（Edge）与条件分支，处理正常流与异常流；4）设计状态对象（State），明确需要持久化的字段，如会话上下文、用户信息、中间结果；5）配置检查点（Checkpointer）以支持中断恢复与人工审批；6）设定重试、超时与降级策略，保证长期运行的稳定性。输出需包含：节点清单、状态Schema、边与分支逻辑、持久化方案、部署方式。避免过度设计，优先保证可观测性与可维护性。
所需工具 / API对接
LangGraph、LangChain、Python 3.9+、LLM API（OpenAI/Claude等）、向量数据库、Checkpointer存储（Postgres/SQLite/Redis）、LangSmith可观测性平台
安装部署步骤
11. 定义业务目标与Agent状态Schema
22. 拆分节点并编写各节点处理逻辑
33. 配置边、条件分支与循环控制
44. 接入Checkpointer实现状态持久化与人工审批
55. 部署并通过LangSmith监控与迭代优化
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
state_schema |
Agent状态字段定义 | messages, user_info, task_status |
checkpointer |
状态持久化后端 | MemorySaver |
max_iterations |
最大循环次数 | 25 |
human_in_the_loop |
是否启用人工审批节点 | false |
效果示例
某企业用LangGraph构建客服工单Agent：先识别意图，再检索知识库，必要时转人工审批，全程状态持久化。中断后可恢复，日均处理工单2000+，人工介入率下降40%。
企业落地建议
优先从单一高频场景切入，避免一次性构建全流程。建议先做POC验证状态管理与人工介入节点，再逐步扩展多Agent协作。关注Checkpointer选型与可观测性建设。
需要我们帮你落地？
专业团队帮你从0到1部署企业AI Agent，含安装配置、定制开发、持续运营