1、大模型-langchain-langgraph-deepagent

# langchain的本质：

是一个用于构建大模型驱动应用的开源框架，它通过标准化的接口将大语言模型与外部工具、数据存储、工作流逻辑等组件串联起来，让开发者无需从零搭建复杂的集成架构，就能快速构建具备“思考”、“记忆”、“行动”能力的智能体（Agent）。

# LangChain vs LangGraph vs DeepAgent分工定位：

# 1. LangChain 的定位：LLM 应用基础框架

核心职责：

1. 统一封装各种大模型 / 向量库 / 工具
   • OpenAI, Anthropic, Google, 本地 LLM…
   • 向量库（Pinecone、Chroma…）、数据库、搜索引擎、HTTP 工具等。
2. 提供常见 AI 模式的「模板」
   • RAG（检索增强生成）
   • 多文档问答、聊天历史记忆
   • Tool calling / Agent 调用外部工具
   • 评估、链式调用（Chains）、中间步骤调试等
3. 让你快速写出一个「单流程」或「轻复杂」的 AI 功能
   • 比如：上传文档 → 向量化 → 问答
   • 或：用户提问 → 调用搜索 API → 总结结果

适用场景：

• 做一个 功能单一 的 LLM 服务（聊天机器人、RAG 问答、代码助手等）。
• 业务流程 整体还比较「线性」：一步接一步，中间分支不复杂。
• 想要快速接各种模型和工具，同时享受社区生态（大量现成示例）。

# 2. LangGraph 的定位：AI 状态机 / 工作流编排

LangGraph 本身就是基于 LangChain 生态的，是用来解决「复杂应用」的问题。

核心职责：

1. 把 AI 应用建模成「图」 (Graph) / 「状态机」
   • 节点：可以是一个 LLM 调用、一个工具、一个判定逻辑、一个子工作流…
   • 边：定义「从哪个节点到哪个节点」「在什么条件下跳转」。
   • 形成一个有记忆、有状态、可多轮迭代的「状态机」。
2. 处理复杂控制流：循环、分支、回溯
   • 多轮对话中，随时可以：
     • 调整策略
     • 重新走某个分支
     • 插入人工审批
   • 更像是：对话级 BPM（业务流程管理）。
3. 内置「持久化状态 / 断点恢复」能力
   • Conversation / Workflow 的状态可以存起来。
   • Crash 或更新后能从某一节点恢复继续跑。
   • 对于长对话、长任务非常关键（比如多步规划、耗时工具调用）。
4. 面向团队协作与生产级应用
   • 可视化理解整个系统的流转（图的节点 + 边）。
   • 便于调试某个节点：看这个 LLM 调用前后的上下文。

适用场景：

• 一个应用里需要：
  • 多个 Agent 协作（例如「规划 Agent」+「执行 Agent」+「校对 Agent」）。
  • 明确的多阶段流程（收集信息 → 生成方案 → 让用户选择 → 细化 → 交付）。
  • 引入人工审核节点（Human-in-the-loop）。
  • 对「可重放、可追踪、可恢复」要求高（比如客服、金融、合规场景）。

# 3. DeepAgent

是一种“深循环、多阶段、自主规划”的 AI Agent 架构，专门解决复杂任务，而不是单轮工具调用。

DeepAgent 由 Deep Research, Deep Thinking, Meta Reflection, Multi-Agent Planning 等机制组合而成。

核心技术特点：

# ① 深度推理（Deep Thinking）

不是一句 prompt，而是多轮“隐藏思维链”生成：
规划 → 分解步骤 → 执行 → 检查 → 修正 → 继续迭代。

# ② 持续状态管理（Persistent Agent State）

不仅是短对话，而是持续管理：

• 目标
• 任务树
• 中间结果
• 历史尝试
• 失败记录
• 下一步计划

# ③ 自主多轮规划（Recursive Planning）

任务会被不断：

1. 分解
2. 执行
3. 验证
4. 回溯修正

类似于“模型内部跑小循环”。

# ④ 多 Agent 互相审查（Peer-review / supervisor）

可以引入：

• 执行 Agent
• 审查 Agent
• 规划 Agent

形成类似“人类小组合作”。

# ⑤ Continual Improvement（持续自我优化）

Agent 会学习“哪些提示好 / 哪些方式失败”，在任务内进行自我优化。

# （A）DeepAgent 与 LangChain 的关系

LangChain 是工具箱：

• 提供模型接口、工具调用、RAG、Memory 等基础组件
• 但不提供“深循环、高度自治”的高级 Agent 框架

DeepAgent = 架构思想
LangChain = 你写它的工具库

所以：DeepAgent 不是 LangChain 的替代品，而是上层的 Agent 架构。

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# （B）DeepAgent 与 LangGraph 的关系

这是更常被问到的。

LangGraph 解决的是：

• 流程编排
• 状态机管理
• 持久化
• 可恢复 / 中断 / 回溯

DeepAgent 需要：

• 多轮推理循环
• 状态持续更新
• 失败后重新走节点
• 动态规划

LangGraph = DeepAgent 的最佳运行环境

➡️ DeepAgent 的循环、回溯、反思，都非常适合用 LangGraph 的状态节点来表达。

简单图示：

[Plan] → [Execute] → [Evaluate] → [Reflect] →（如果失败）跳回 [Plan]

LangGraph 提供：

• 有向图
• 条件分支
• 状态持久化
• 多 Agent 协同
• 从某节点恢复继续执行

DeepAgent 提供：

• 推理逻辑
• 自主规划机制
• Agent 模式

二者完全互补。

# 分工关系：怎么在一个项目里同时用？

# ① LangChain：提供“积木”（基础能力）

在项目里它只做一件事：把所有和模型/数据/工具相关的东西封装成可调用的函数或 Chain。

典型职责：

• 封装模型：
  • ChatOpenAI, ChatAnthropic, 本地大模型等
• 封装数据访问：
  • RAG：向量库、检索器、文档加载器
• 封装外部工具：
  • HTTP、数据库、搜索、内部 API、计算脚本…
• 封装一些常用链：
  • 问答链、总结链、代码审查链、数据分析链…

在这一层，你几乎不关心“流程走向”，只关心“给我输入 X，返回结果 Y”。

# ② LangGraph：把积木串起来（编排 & 状态）

LangGraph 的角色是**“工作流引擎 + 状态机”**：

• 定义节点（Node）
  • 每个 Node 内部可以调用一个或多个 LangChain Chain / 工具
• 定义边（Edge）
  • 根据某个 Node 的输出决定下一步走哪条边
• 管理状态（State）
  • Conversation / Task 的上下文、进度、历史结果等
• 支持：
  • 分支、循环、回退
  • 持久化（可恢复）
  • 多轮对话续跑

你可以理解为：LangGraph 管“任务怎么跑”；LangChain 管“每一步具体怎么干活”。

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# ③ DeepAgent：决定“怎么想、怎么迭代”（策略）

DeepAgent 更像一个模式 / 架构，在项目里可以做成一组“高级 Agent 类/模块”，负责：

• 解析用户目标：
  • 把自然语言需求 → 转成结构化目标 / 子任务
• 规划：
  • 任务分解、排序、依赖关系
• 反思 + 评估：
  • 判断当前结果是否达标
  • 失败时如何改进 / 回滚到哪一步
• 多轮迭代策略：
  • 什么时候停止
  • 什么时候再调用工具 / 再规划一次
• 多 Agent 协作：
  • Planner / Executor / Reviewer 等角色分工

这些逻辑本身就可以被实现为一张 LangGraph 图，只是这张图内部遵循“DeepAgent 风格”的思维方式（深循环、反思、自我修正）。