LangChain vs LangGraph 2026深度对比

一句话区分

LangChain：构建线性的LLM调用链，适合RAG、简单Agent

LangGraph：构建有状态的图结构工作流，适合复杂多步骤Agent

LangChain：LCEL链式调用

python
chain = (
    ChatPromptTemplate.from_template("总结：{text}")
    | ChatAnthropic(model="claude-3-5-sonnet-20241022")
    | StrOutputParser()
)
result = chain.invoke({"text": "量子计算..."})

适合：简单问答/摘要、RAG知识库、单轮工具调用

LangGraph：有状态图工作流

将Agent工作流建模为有向图（DAG）：

python
from langgraph.graph import StateGraph, END
class AgentState(TypedDict):
    messages: list
    step: str
def research(state): return {"step": "analyze"}
def route(state): return "analyze" if state["step"] == "analyze" else END
graph = StateGraph(AgentState)
graph.add_node("research", research)
graph.add_conditional_edges("research", route)
app = graph.compile()

适合：循环/回溯Agent、人机协作、多Agent协作、持久化状态

技术选型指南

需求推荐

快速原型，3天内上线LangChain 简单RAG/QA系统LangChain 需要循环迭代的AgentLangGraph 多Agent协作LangGraph 生产级复杂工作流LangGraph

最佳实践

两者结合使用：LangGraph节点内用LangChain的LCEL处理具体LLM调用，LangGraph管理整体状态流转。