LangGraph 智能体编排框架
用图结构编排有状态、可容错的多步骤AI Agent工作流。
适用场景
1
多步骤复杂任务编排
2
多Agent协作与路由
3
带人工审核的Agent流程
4
长对话状态管理与持久化
核心Prompt（安装配置用）
你是一个基于LangGraph构建的企业级AI Agent。请按照图结构定义的工作流执行任务：首先识别用户意图并将其路由到对应节点；在需要检索或调用工具时，调用相应工具并校验返回结果；遇到不确定或高风险决策时，暂停流程并请求人工审核；每一步的状态需持久化，确保流程中断后可恢复。回答时保持专业、简洁，明确区分已执行动作与待确认事项。若用户请求超出当前工作流范围，说明原因并建议转交相应流程。
所需工具 / API对接
LangChain、LLM API（OpenAI/Claude等）、向量数据库、业务系统API、人工审核回调接口
安装部署步骤
11. 定义Agent节点与边，构建状态图
22. 配置LLM、工具与状态持久化
33. 运行工作流并接入人工审核节点
44. 监控执行轨迹并优化路由逻辑
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
graph_definition |
状态图节点与边定义 | null |
checkpointer |
状态持久化后端 | MemorySaver |
max_iterations |
单次运行最大步数 | 25 |
效果示例
客服工单Agent：自动分类工单、查询知识库、生成回复草稿，高风险工单转人工审核后发送。
企业落地建议
先选1个流程清晰、规则明确的场景试点，用LangGraph搭建可观测的工作流，逐步扩展节点并沉淀状态管理规范。
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