概述：
LangChain 是一个在语言模型应用开发领域广受关注的 Python 库与框架，旨在帮助开发者搭建基于LLM(大型语言模型)的「Chain」和「Agent」的复杂应用。LangGraph 相对而言名气与使用人群尚不如 LangChain 广泛，但它的理念与实现方式有所不同，它致力于以图（graph）的形式呈现和组织基于 LLM 的推理与数据流过程，从而使开发者可以更直观地理解、可视化与调试复杂的模型调用流程。
LangChain 的特点：
- Chain 与 Agent 架构：LangChain 通过「链式调用」的理念，将各种 LLM 调用步骤、数据转换以及工具交互抽象为链条上的环节。Chain 是一系列顺序执行的步骤，Agent 则是具备一定决策逻辑的组件，可以根据上下文与工具选择下一步行动。
- 丰富的生态与集成：LangChain 有大量的第三方集成，包括向量数据库、检索插件、各类API工具包，以及各大云厂商/服务商的 LLM 模型支持。它提供了高度可扩展的接口，使开发者能快速构建复杂的对话代理与自动化决策流程。
- 封装与抽象：LangChain 针对 Prompt 模板、内存管理、上下文增强、工具调用等常见需求提供了开箱即用的解决方案，开发者可以专注于业务逻辑而非底层重复工作。
LangGraph 的特点：
- 图结构表示：LangGraph 将 LLM 推理、数据获取、处理步骤以及推断逻辑以图（Graph）的方式建模。这个「图」不仅是一个逻辑抽象，更是一个可视化、可分析的结构。
- 可视化与可追溯性：通过图模型，LangGraph 可以让开发者轻松查看系统中各步骤的输入输出关系、数据在图中的流向，以便更好地调试和理解整个链路是如何工作的。
- 灵活的流程控制：与线性或简单分支的链式结构不同，图形化结构允许更复杂的条件判断、数据分叉、合并、循环与并行处理模式，适合更高复杂度的推理流程。
区别对比：
- 抽象模式：
- 生态与集成度：
- 学习与上手难度：
总结：
LangChain 与 LangGraph 的核心区别在于对 LLM 应用流程结构的抽象方式和关注重点。LangChain 更关注快速构建、插件式扩展与线性/Agent式的操作流程，而 LangGraph 更关注流程的图形化、可视化、可追溯性和灵活控制。根据你的应用复杂度、可视化需求与对生态支持程度的要求，可以选择更适合的框架。
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