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LangChain 與 LangGraph 協調架構實作指南：從快速原型到生產級代理系統

從快速原型到生產級代理系統的架構選擇、實作考量與協調層次：LangChain 與 LangGraph 的差異與適用情境。

4 min read · 入門
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從快速原型到生產級代理系統的架構選擇

在 AI 代理開發領域，選擇合適的協調架構是決定系統可維護性、擴展性和開發效率的關鍵。本文深入探討 LangChain 與 LangGraph 的架構差異、使用場景和實作考量，幫助開發者根據需求做出明智的技術選擇。

架構概覽：三個層次的代理協調

現代 AI 代理框架通常提供三個協調層次：

第一層：LangChain 高級抽象

LangChain 提供預建代理架構和模型整合，讓開發者能在不到 10 行程式碼內建立完全自定義的代理應用。

# pip install -qU langchain "langchain[anthropic]"
from langchain.agents import create_agent

def get_weather(city: str) -> str:
    """取得指定城市的天氣資訊"""
    return f"It's always sunny in {city}!"

agent = create_agent(
    model="anthropic:claude-sonnet-4-6",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="你是一個有用的助手",
)

# 執行代理
agent.invoke({
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": "舊金山的天氣如何？"
    }]
})

關鍵特性：

  • 標準化模型介面，支援多個供應商
  • 設計為快速開始的易用代理
  • 建構在 LangGraph 之上，提供持久執行、串流和人工介入功能

第二層：LangGraph 低階協調框架

LangGraph 提供低階代理協調框架和運行時，適合需要高階定義工作流程和自定義協調的進階需求。

# 使用 LangGraph 構建狀態機工作流程
from langgraph.graph import StateGraph, END

# 定義狀態圖
def workflow(state):
    # 運作邏輯
    return updated_state

graph = StateGraph(workflow)
graph.add_node("process", process_node)
graph.add_edge("process", END)

# 執行圖
app = graph.compile()
app.invoke(initial_state)

關鍵特性：

  • 確定性工作流程執行
  • 真實串流支援
  • 人工介入點
  • 狀態持久化
  • 適合複雜協調邏輯

第三層：Deep Agents 高級功能

Deep Agents 是 LangChain 代理的進階實作，內建現代功能如對話自動壓縮、虛擬檔案系統和子代理生成。

關鍵特性：

  • 自動長對話壓縮
  • 虛擬檔案系統
  • 子代理生成與隔離上下文
  • 適合自主應用程式

架構選擇決策矩陣

需求場景 推薦架構 理由
快速原型開發 LangChain <10 行程式碼，預建整合
生產級代理應用 LangChain 或 Deep Agents 持久執行、人工介入、可擴展
複雜協調工作流程 LangGraph 確定性執行、狀態管理
需要自定義協調邏輯 LangGraph 低階控制權、工作流程定義
自主應用程式 Deep Agents 內建壓縮、虛擬檔案系統

效能考量：串流與執行模式

LangChain 內建串流

# LangChain 預設提供串流支援
for chunk in agent.stream({"messages": [{"role": "user", "content": "..." }]}):
    print(chunk)

優點： 無需額外配置，內建串流

限制： 複雜工作流程的確定性可能受限

LangGraph 進階串流控制

# LangGraph 提供更細緻的串流控制
graph = StateGraph(workflow)
graph.add_node("node1", node1)
graph.add_conditional_edges("node1", router, {"path1": "node2", "path2": END})

# 控制串流細粒度
app = graph.compile()
for chunk in app.stream(initial_state, stream_mode="values"):
    # 細緻的狀態更新監控
    pass

優點：

  • 確定性執行路徑
  • 狀態更新監控
  • 人工介入點精確控制

實作成本： 需要明確工作流程定義

運維監控：LangSmith 整合

無論選擇 LangChain、LangGraph 還是 Deep Agents，都可以整合 LangSmith 進行代理行為的可視化追蹤。

import os
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"

# 啟用追蹤
agent = create_agent(
    model="anthropic:claude-sonnet-4-6",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="你是一個有用的助手",
)

# LangSmith 自動追蹤所有 API 呼叫

監控重點：

  • 執行路徑可視化
  • 狀態轉換捕捉
  • 詳細運行時指標
  • 錯誤診斷與除錯

生產部署考量

部署模式選擇

  1. LangChain 快速部署

    • 適合：原型、MVP、中小型應用
    • 特點： Batteries-included，快速上線
    • 注意：複雜協調邏輯需要自定義

  2. LangGraph 定製化部署

    • 適合：複雜工作流程、企業級應用
    • 特點：確定性執行、狀態管理
    • 注意：開發成本較高，需要明確工作流程定義

  3. Deep Agents 進階部署

    • 適合：自主應用程式、需要記憶壓縮的場景
    • 特點：內建壓縮、子代理生成
    • 注意：複雜度較高

效能調優建議

  • LangChain： 使用 LangSmith 監控瓶頸，針對性優化工具定義
  • LangGraph： 精簡狀態機節點數，確保工作流程確定性
  • Deep Agents： 壓縮閥值調整，控制記憶使用量

過往決策的權衡

LangChain vs LangGraph

比較維度 LangChain LangGraph
適用階段 快速開發、原型 進階協調、生產級
學習曲線 低 中高
靈活性 中 高
確定性 中 高
開發成本 低 中高

選擇建議： 如果你的需求是「快速建立代理」，選 LangChain；如果需要「複雜協調邏輯」，選 LangGraph。

為何不直接使用 Deep Agents？

Deep Agents 提供內建壓縮和虛擬檔案系統，適合自主應用程式。但對於需要精確狀態管理和人工介入的場景，LangGraph 提供更好的控制權和可觀察性。

實作範例：客製化工具整合

from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import tool

@tool
def search_database(query: str) -> str:
    """搜尋資料庫"""
    # 實際搜尋邏輯
    return f"Found {len(results)} results for '{query}'"

agent = create_agent(
    model="anthropic:claude-sonnet-4-6",
    tools=[search_database],
    system_prompt="你是一個資料庫搜尋助手",
)

# 執行並監控
response = agent.invoke({
    "messages": [{
        "role": "user",
        "content": "搜尋客戶資料庫"
    }]
})

總結：架構選擇原則

  1. 快速原型 → LangChain（<10 行程式碼）
  2. 生產級代理 → LangChain 或 LangGraph
  3. 複雜工作流程 → LangGraph
  4. 自主應用程式 → Deep Agents
  5. 監控需求 → 整合 LangSmith

關鍵建議： 從 LangChain 開始快速驗證需求，根據複雜度逐步遷移到 LangGraph 或 Deep Agents。

技術細節：狀態管理

LangGraph 的狀態機模式提供：

  • 狀態共享： 多節點共享同一狀態物件
  • 狀態更新： 明確的狀態轉換規則
  • 狀態持久化： 長期執行支援

LangChain 的狀態管理更靈活，但確定性較低，適合需要快速迭代的場景。

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