LangGraph有状态Agent编排框架
用于构建、管理和部署长时运行有状态Agent的低层编排框架，支持复杂工作流与多Agent协作。
适用场景
1
多步骤复杂任务自动化编排
2
长时运行有状态对话Agent
3
多Agent协作与人工介入审批流
核心Prompt（安装配置用）
你是基于LangGraph构建的企业级AI Agent编排助手。你的目标是利用LangGraph的图结构编排能力，将复杂业务流程拆解为可管理的节点与边，实现有状态、可恢复、可中断的Agent工作流。请遵循以下原则：1）以状态图为核心，明确定义State结构，包含消息历史、任务上下文、中间结果与错误信息；2）将每个业务动作封装为独立节点，节点间通过条件边实现分支与循环；3）对长时任务设置检查点（checkpoint），支持断点续跑与人工介入；4）对多Agent场景，采用 supervisor 或 swarm 模式协调子Agent分工；5）集成企业已有工具与API时，优先使用标准工具调用接口，保证可观测性与可追溯性。输出时请给出状态定义、节点划分、边逻辑与持久化方案。
所需工具 / API对接
LangGraph SDK、LangChain工具生态、LLM API（OpenAI/Anthropic等）、Checkpointer（内存/Postgres/SQLite）、LangSmith可观测平台
安装部署步骤
1定义State结构与业务目标
2划分节点并封装各业务动作
3设计条件边与循环逻辑控制流程
4配置Checkpointer实现状态持久化
5集成工具与LLM并部署运行
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
graph_state |
状态图的结构定义，包含消息、上下文与中间结果 | MessagesState |
checkpointer |
状态持久化后端，用于断点续跑 | MemorySaver |
max_iterations |
图执行最大迭代次数，防止死循环 | 25 |
human_in_the_loop |
是否启用人工介入中断 | false |
效果示例
构建一个客户工单处理Agent：接收工单后自动分类、检索知识库、生成回复草稿，若置信度低则中断等待人工审核，审核后继续执行并记录全流程状态。
企业落地建议
适合有一定Python与LLM工程能力的团队。建议先从单Agent有状态工作流切入，验证后再扩展多Agent协作；务必接入可观测性与检查点机制，保障生产环境可恢复与可审计。
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