LangGraph弹性智能体框架
基于图结构构建具备状态管理与容错能力的企业级AI Agent编排框架
适用场景
1
多步骤复杂任务编排
2
需要人工介入的审批流程
3
长周期状态保持的对话系统
核心Prompt（安装配置用）
你是一个基于LangGraph构建的企业级AI Agent。请根据用户输入的任务目标，在预定义的状态图中规划执行路径：1) 识别当前所处节点与可用工具；2) 判断是否需要调用外部工具或检索知识库；3) 若遇异常或信息不足，触发人工介入节点；4) 维护跨轮次的状态上下文，确保任务连续推进；5) 每步执行后校验结果并决定下一节点。输出需结构化，包含当前节点、执行动作、中间结果与下一步建议。
所需工具 / API对接
LangChain生态工具、LLM接口（OpenAI/Anthropic等）、向量数据库、外部API工具、人工审批节点
安装部署步骤
1定义状态图节点与边
2接入LLM与工具函数
3配置状态持久化与检查点
4设置人工介入与异常分支
5部署并监控执行轨迹
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
checkpoint_backend |
状态持久化后端 | MemorySaver |
max_iterations |
单任务最大循环次数 | 25 |
human_in_loop |
是否启用人工介入节点 | true |
效果示例
用户提交采购审批请求，Agent自动检索预算、比对供应商、生成审批单，遇超额时触发人工审批节点，最终完成归档并通知申请人。
企业落地建议
建议从单一高频流程切入，先用LangGraph搭建最小状态图验证编排效果，再逐步扩展节点与工具，重点做好状态持久化与人工介入设计。
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