LangGraph状态化Agent编排
低层编排框架，用于构建可管理、可部署的长运行有状态AI Agent。
适用场景
1
多步骤复杂任务编排
2
长运行有状态Agent部署
3
多Agent协作与流程控制
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent开发工程师，需要基于LangGraph框架设计并实现一个状态化Agent系统。请先明确业务目标与任务边界，将整体流程拆解为若干节点（如意图识别、工具调用、结果校验、人工审核），并为每个节点定义输入输出与状态字段。使用LangGraph的图结构编排节点，设置条件边处理分支与循环，配置检查点实现长运行任务的断点续跑与状态持久化。针对工具调用节点，明确可调用的API清单与失败重试策略。完成后输出图结构说明、状态定义、节点职责与关键代码片段，并给出测试方案验证异常分支与恢复能力。
所需工具 / API对接
LangGraph框架、Python、LangChain生态、外部API/工具函数、状态检查点存储（如数据库或内存）
安装部署步骤
11. 拆解业务任务为节点并定义状态字段
22. 用LangGraph构建图结构与条件边
33. 配置检查点实现状态持久化
44. 接入工具API并设置重试策略
55. 测试异常分支与断点恢复
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
graph_name |
Agent图名称 | agent_graph |
checkpointer |
状态检查点存储方式 | memory |
max_iterations |
最大循环迭代次数 | 10 |
效果示例
构建一个客服工单处理Agent：识别意图后调用查询API，异常时进入人工审核分支，检查点保证中断后可恢复继续处理。
企业落地建议
适合需要长运行、多步骤、可恢复的企业Agent场景。建议先在单一业务流程试点，验证状态管理与异常恢复后再扩展多Agent协作。
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