# 第12章 LangGraph：构建有状态的 Agent

> 🕸️ *"LangGraph 用图结构取代线性链，让 Agent 拥有真正的状态管理和复杂工作流能力。"*

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## 🎓 学习目标

完成本章学习后，你将能够：

- ✅ 理解为什么复杂 Agent 需要图结构来管理状态
- ✅ 掌握 LangGraph 的节点、边和状态机的设计
- ✅ 实现条件路由、循环控制和 Human-in-the-Loop
- ✅ 构建一个工作流自动化 Agent

## ⏱️ 预计学习时间

约 **120-150 分钟**（含实战）

## 💡 前置知识

- 完成第12章（LangChain）
- 了解有向图的基本概念
- pip install langgraph langchain

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## 🔗 学习路径

> **后续推荐**：
> - 👉 [第15章 多 Agent 协作](../chapter_multi_agent/README.md)

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## 本章概览

LangGraph 是 LangChain 团队推出的下一代 Agent 框架。相比于线性的 Chain，LangGraph 通过有向图（Directed Graph）构建 Agent 工作流，原生支持循环、条件分支和持久状态——这些正是构建复杂 Agent 系统所必需的能力。

## 本章目标

学完本章，你将能够：

- ✅ 理解图结构相比线性链的优势
- ✅ 掌握 LangGraph 的核心概念：节点、边、状态
- ✅ 从零构建一个 Graph Agent
- ✅ 实现条件路由、循环控制等高级工作流
- ✅ 掌握 Human-in-the-Loop 人机协作模式
- ✅ 构建一个工作流自动化 Agent

## 本章结构

| 小节 | 内容 | 难度 |
|------|------|------|
| 12.1 为什么需要图结构？ | 线性链的局限性 | ⭐⭐ |
| 12.2 核心概念：节点、边、状态 | LangGraph 基础 | ⭐⭐ |
| 12.3 第一个 Graph Agent | 动手实践 | ⭐⭐⭐ |
| 12.4 条件路由与循环控制 | 高级工作流 | ⭐⭐⭐ |
| 12.5 Human-in-the-Loop | 人机协作 | ⭐⭐⭐ |
| 12.6 实战：工作流自动化 Agent | 综合应用 | ⭐⭐⭐⭐ |

## ⏱️ 预计学习时间

约 **120-150 分钟**（含实战练习）

## 💡 前置知识

- 已完成第 11 章 LangChain 基础
- 了解有向图的基本概念（节点和边）
- Python 异步编程基础（`async/await`）

## 🔗 学习路径

> **前置知识**：[第11章 LangChain 深入实战](../chapter_langchain/README.md)
>
> **后续推荐**：
> - 👉 [第15章 多 Agent 协作](../chapter_multi_agent/README.md) — 用 LangGraph 构建多 Agent 系统
> - 👉 [第20章 项目实战：AI 编程助手](../chapter_coding_agent/README.md) — 在实战项目中综合运用 LangGraph

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*下一节：[12.1 为什么需要图结构？](./01_why_graph.md)*
