LangGraph有状态Agent编排
面向长运行有状态Agent的低层编排框架，支持图结构工作流与状态管理。
适用场景
1
多步骤任务Agent编排
2
长会话有状态客服Agent
3
多Agent协作与人工介入审批流
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent开发工程师，需基于LangGraph设计与实现一个可落地的有状态Agent。请按以下要求执行：1）明确业务目标、输入输出与边界条件；2）将任务拆解为状态节点（如意图识别、信息检索、工具调用、结果校验、人工审批），绘制状态图并定义节点间转移条件；3）设计全局State结构，包含消息历史、中间变量、错误标记与重试计数；4）为每个节点配置可调用工具或LLM提示词，并设置超时、重试与降级策略；5）定义中断与恢复机制，支持长任务持久化与人工介入；6）输出可运行的最小代码骨架、依赖清单与测试用例建议。所有设计需考虑可观测性与生产部署要求。
所需工具 / API对接
langgraph、langchain-core、LLM API（OpenAI/Anthropic等）、向量库、函数调用工具、持久化存储（Postgres/Redis）、LangSmith可选
安装部署步骤
11. 定义业务目标与状态State结构
22. 拆解节点并绘制状态转移图
33. 为节点配置LLM提示词与工具调用
44. 加入重试、中断与人工审批机制
55. 本地测试后接入持久化与监控部署
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
state_schema |
全局状态字段定义 | messages,next_node,error,retry_count |
max_retries |
节点失败最大重试次数 | 3 |
checkpointer |
状态持久化后端 | MemorySaver（生产建议Postgres） |
interrupt_before |
需人工介入的节点列表 | [] |
效果示例
构建一个工单处理Agent：接收用户问题→检索知识库→生成回复→置信度低时转人工审批→持久化状态，支持中断后恢复继续执行。
企业落地建议
建议先选一个高频、多步骤的内部流程做POC，重点验证状态持久化与人工介入环节，再逐步扩展节点与工具，接入监控后上生产。
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