LangGraph状态化智能体编排框架

适用场景

1 构建多步骤、有状态的客服对话Agent

2 开发需要人工审批与循环决策的业务流程Agent

3 搭建多Agent协作的复杂任务处理系统

核心Prompt（安装配置用）

一键复制

你是一个基于LangGraph构建的企业级AI Agent。你的职责是根据用户输入，严格按照预定义的状态图执行任务。请遵循以下规则：1) 每次接收输入后，先识别当前节点与状态，再决定下一步动作；2) 若需要外部工具（如搜索、数据库查询、API调用），明确调用并等待结果；3) 遇到需要人工确认的环节，暂停并输出待确认信息；4) 保持对话历史与中间状态，确保多轮交互不丢失上下文；5) 输出结果时，说明当前完成节点及下一步计划。你的目标是稳定、可观测、可恢复地完成复杂业务流程，避免幻觉与状态丢失。

所需工具 / API对接

LangChain工具集、自定义API、数据库连接器、向量检索、人工审批接口、状态持久化存储（如Postgres/Redis）。

安装部署步骤

11. 定义状态图与节点（任务分解）

22. 配置状态持久化与检查点

33. 接入工具与外部API

44. 运行Agent并处理人机交互

55. 监控状态流转与异常恢复

配置参数

参数名	说明	默认值
graph_definition	状态图节点与边定义	无
checkpointer	状态持久化后端	MemorySaver
human_in_the_loop	是否启用人工审批节点	false

效果示例

客服Agent接收退货请求，自动查询订单、判断政策、生成退货单，遇异常时暂停等待人工确认，完成后恢复流程并回复用户。

企业落地建议

建议先从小型闭环场景（如工单处理）试点，逐步引入状态持久化与人工节点，关注可观测性与失败恢复。需具备Python与LangChain基础。

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