LangChain、LangGraph 和 DeepAgents

LangChain、LangGraph 和 DeepAgents 都是同一个生态系统中的工具，但它们各自具有不同的核心功能和设计目标。LangChain 提供基础组件，LangGraph 专注于复杂的控制流编排，而 DeepAgents 则是一个专注于构建高度自治、长期运行的智能体的框架。

 

主要功能比较表

 

特性 (Feature)	LangChain	LangGraph	DeepAgents
主要目标 (Primary Goal)	构建基本的 LLM 应用和简单的顺序式工作流。	编排具有复杂控制流和状态管理的、可生产的 (production-ready) 智能体工作流。	创建高度自主、能执行复杂、多步骤任务的长期运行的智能体。
工作流类型 (Workflow Type)	顺序式 (Sequential)、线性链 (Linear Chains)。	图谱式 (Graph-based)，支持循环 (loops)、条件分支 (conditional branching) 和动态路径。	基于图谱式架构，专注于规划 (Planning) 和子智能体 (Sub-agents) 协调。
状态管理 (State Management)	需要在步骤之间手动传递状态/上下文。	内置显式状态管理，简化复杂交互。	管理长期运行任务的持久状态 (Persistent State)，包括文件系统 (Filesystem) 访问。
复杂性级别 (Complexity Level)	简单到中等；适合快速原型开发。	中等到高；适合健壮的多智能体系统。	高；专为复杂的自主任务设计。
核心功能 (Key Features)	丰富的组件库 (Tools, Models, Vector Stores)，简单的智能体循环。	人在回路 (Human-in-the-loop) 支持、流式传输 (Streaming)、可恢复的错误处理、可视化调试。	内置规划工具（如 write_todos）、文件系统集成、生成子智能体的能力、详细的 system prompt 工程。
学习曲线 (Learning Curve)	较低；更接近传统的编程逻辑。	较陡；需要理解图谱和状态管理概念。	在 LangChain/LangGraph 基础上进一步深入，专注于高级智能体能力。

 

关系图示说明

LangChain、LangGraph 和 DeepAgents 之间的关系可以描述为构建在彼此之上的层次结构：

 

+------------------+

| DeepAgents |
| (自主规划, 子智能体) |
+------------------+
^
| 构建于 (Built on)
+------------------+

| LangGraph |
| (图谱编排, 状态管理) |
+------------------+
^
| 利用/集成 (Utilizes/Integrates)
+------------------+

| LangChain |
| (核心组件, 基础抽象) |
+------------------+

 

**说明：**
*   **LangChain** 提供了构建 LLM 应用所需的基本模块和组件（例如，模型接口、提示模板、检索器、工具）。
*   **LangGraph** 是一个运行时 (runtime)，它建立在 LangChain 的组件之上，引入了图谱的概念来实现动态、有状态 (stateful) 的控制流，支持循环和条件逻辑，是构建复杂智能体系统的关键。
*   **DeepAgents** 是一个更高层次的框架，它利用 LangGraph 提供的复杂编排能力，专注于实现先进的智能体特性，例如任务分解与规划、使用子智能体进行专业化处理、以及通过文件系统进行长期上下文管理，旨在解决更复杂、长期运行的任务。