# 安装 LangGraph 核心库
pip install langgraph

# 安装 LangGraph CLI（用于本地开发）
pip install langgraph-cli

# 安装 LangChain（如需使用 LangChain 集成）
pip install langchain langchain-openai

# 使用 poetry
poetry add langgraph

🔄 循环计算图支持

与传统 DAG 框架不同，LangGraph 支持循环（cycles）和条件分支，让智能体能够迭代优化输出、进行多轮对话、实现复杂的决策逻辑。这是构建真正”会思考”的智能体的关键能力。

💾 持久化状态管理

内置 Checkpointer 机制，支持将智能体状态持久化到内存、SQLite、PostgreSQL 等存储后端。支持人机协作（Human-in-the-Loop）：可以在智能体执行过程中暂停、审核、修改状态，然后继续执行。

🎯 细粒度控制与调试

支持 时间旅行（Time Travel） 调试：可以回到智能体执行的任意步骤，检查状态、修改输入、重新运行。完美集成 LangSmith 进行追踪和评估。支持断点、单步执行、状态快照等高级调试功能。

🏗️ LangGraph Studio 可视化 IDE

提供 LangGraph Studio 桌面应用，可视化编辑智能体工作流、实时预览执行状态、交互式调试。支持一键部署为 API 服务，或导出为 Python 代码。让智能体开发从”写代码”升级为”画流程”。

🚀 生产级部署方案

提供 LangGraph Cloud（托管服务）和 自托管（Docker + LangGraph Server）两种部署方式。支持水平扩展、异步执行、长时运行任务、Webhook 回调等企业级特性。已有数千家公司在生产环境使用。

场景一：多轮对话智能客服

利用 LangGraph 的循环计算图，构建能够”理解上下文→查询知识库→生成回复→等待用户反馈→迭代优化”的智能客服。通过持久化状态，即使会话中断数小时，智能体仍能记住之前的对话内容。配合 LangSmith 可以持续优化回复质量。

场景二：AI 研究智能体

构建能够”分解问题→搜索资料→阅读内容→综合答案→验证准确性→补充细节”的自主研究智能体。LangGraph 的循环机制让智能体可以在发现信息不足时自动回溯、重新搜索，直到找到满意答案。这是 LangGraph 官方示例中的经典案例。

场景三：代码审查智能体

构建代码审查工作流：智能体 A 负责读取 PR diff，智能体 B 负责检查代码规范，智能体 C 负责生成审查意见，协调器（supervisor）负责整合结果。LangGraph 的多智能体协调能力让这种复杂协作变得简单。支持人工审核节点，关键决策需人工确认后才执行。