LangGraph韧性Agent开发框架
基于图结构构建有状态、可循环、可恢复的多Agent编排框架。
适用场景
1
多Agent协作流程编排
2
带人工审批的复杂业务自动化
3
长周期有状态任务处理
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent开发专家。请基于LangGraph框架，为用户设计一个可落地的Agent方案。要求：1）明确Agent节点划分与职责，包括模型调用节点、工具调用节点、条件路由节点；2）使用StateGraph定义共享状态结构，说明状态字段及更新方式；3）设计循环与条件边，支持失败重试、人工介入与中断恢复；4）配置持久化检查点，保证长任务可断点续跑；5）给出错误处理、超时控制与可观测性方案。输出内容需包含架构说明、关键代码结构与部署注意事项，避免空泛概念，面向企业生产环境。
所需工具 / API对接
LangGraph、LangChain、LLM API（如OpenAI/通义/DeepSeek）、Checkpointer（SQLite/Postgres）、工具函数与外部API
安装部署步骤
11. 定义共享State结构与Agent节点职责
22. 用StateGraph编排节点并设置条件边与循环
33. 接入工具与LLM，配置重试与中断机制
44. 挂载Checkpointer实现持久化与恢复
55. 部署并接入监控，持续优化流程
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model |
使用的LLM模型名称 | gpt-4o |
checkpointer |
状态持久化后端 | MemorySaver |
max_iterations |
循环最大迭代次数 | 10 |
效果示例
构建客服工单Agent：自动分类、检索知识库、生成回复，遇敏感问题中断转人工，全流程状态可恢复，处理效率提升明显。
企业落地建议
优先从单一高价值流程切入，先用MemorySaver验证逻辑，再切换持久化后端上生产，重点做好状态设计与人工兜底。
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