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LangGraph 深度应用指南：构建下一代Agent系统

LangGraph 是一个基于状态的工作流编排框架，专为构建复杂的多步骤AI应用而设计。以下是深度解析和实战应用示例：

一、LangGraph 核心架构深度解析

1. 状态驱动模型

LangGraph 的核心是状态对象，它在整个工作流中流动并被各个节点修改。状态通常定义为：

from typing import TypedDict, Annotated, List
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langgraph.graph.message import add_messagesclass AgentState(TypedDict):messages: Annotated[List[BaseMessage], add_messages]user_query: strtool_results: listcurrent_step: str

2. 节点与边的高级用法

条件边实现动态路由：

def should_continue(state: AgentState) -> str:if "需要更多信息" in state["last_output"]:return "collect_more_info"return "generate_final_response"graph.add_conditional_edges("decision_node",should_continue,{"collect_more_info": "info_collection_node","generate_final_response": "response_generation_node"}
)

并行节点加速处理：

graph.add_node("research_topic", research_tool)
graph.add_node("check_facts", fact_check_tool)
graph.add_edge("start", "research_topic")
graph.add_edge("start", "check_facts")  # 同时启动
graph.add_edge("research_topic", "aggregate_results")
graph.add_edge