文章详解了LangGraph框架的核心概念与应用模式。StateGraph作为中心组件，通过State、Node、Edge三要素实现状态管理和流程控制。文章介绍了五种应用模式：思维链（线性结构）、自我反思（反馈循环）、多智能体协作（并行与汇聚）、验证-修正循环（条件分支与循环）和树搜索（递归结构），每种模式都有特定的状态关系、节点设计和边控制策略，共同实现复杂可靠的LLM智能行为。
Tip
图整体架构：通过利用 LangGraph 的状态管理、条件路由和循环控制能力，通过不同的图结构组织 LLM 的思考和决策过程，从而实现更复杂、更可靠的智能行为。
- • 思维链：主要是线性结构
- • 自我反思：包含反馈循环
- • 多智能体：包含并行和汇聚
- • 验证-修正：包含条件分支和循环
- • 树搜索：包含递归结构
LangGraph基础核心概念详解
中心概念：StateGraph作为整个框架的中心，是应用的蓝图和容器，定义并组织其他组件
核心三要素：
- • State：全局共享信息，所有节点都可以访问和修改
- • Node：执行具体功能的处理单元，接收状态并返回更新
- • Edge：定义节点间的连接关系，决定执行流程
状态管理链：
- • State -> Checkponiter -> Thread
- • 检查点器负责持久化状态，线程是独立的执行实例，每个线程都拥有自己的状态
执行控制链
- • Thread ↔ Breakpointer ↔ Time Travel
- • 断点允许暂停执行，进行人机交互，时间旅行允许回到历史状态点重新执行
节点扩展
- • Node -> python函数、Tool、LLM、…
- • 节点
流程控制
- • Edge -> ConditionalEdge
- • 条件边根据状态动态决定下一个节点，是实现智能控制流的关键
思维链（Chain of Thought）
关键关系
- • 状态包含问题和推理步骤
- • 节点间是线性流程，每个节点增强推理深度
- • 边是固定的，不需要条件判断
自我反思（Self Reflection）
关键关系
- • 状态包含初始回答和反思结果
- • 条件边基于反思质量决定是结束还是继续改进
- • 形成反馈循环，直到达到质量标准
多智能体协作（Multi - Agent）
关键关系
- • 状态包含各专家意见和批评
- • 节点代表不同角色的智能体
- • 并行边表示同时咨询多个专家
- • 汇聚边表示综合多方意
验证-修正循环（Verify-and-Correct）
关键关系
- • 状态包含生成内容和验证结果
- • 条件边基于验证结果决定流向
- • 修正节点连回验证节点形成循环
- • 计数器状态防止无限循环
树搜索决策（Tree Search）
关键关系
- • 状态包含当前节点和探索历史
- • 节点代表搜索树的操作步骤
- • 条件边基于搜索深度和结果质量决定
- • 循环边实现树的深度优先或广度优先搜索
总结
状态关系：所有模式都依赖状态存储中间结果
- • 思维链模式：状态存储推理步骤
- • 自我反思模式：状态存储初始答案和反思
- • 多智能体模式：状态存储各专家意见
- • 验证-修正模式：状态存储验证结果和迭代计数
- • 树搜索模式：状态存储搜索路径和评估结果
节点：不同的认知或处理步骤
- • 思维链模式：节点是推理的各个阶段
- • 自我反思模式：节点包括生成、反思和改进
- • 多智能体模式：节点代表不同角色的智能体
- • 验证-修正模式：节点实现生成-验证-修正循环
- • 树搜索模式：节点实现搜索树的遍历操作
边(Edge)关系:
- • 普通边：实现固定流程
- • 条件边：实现动态决策
- • 循环边：实现迭代改进
- • 并行边：实现多智能体同时工作
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么要学习大模型？
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着AI技术飞速发展，预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手，方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间，少走弯路；方向不对，努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划，带你从零基础入门到精通！
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档，我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档（电子版），它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
4、大模型项目实战&配套源码
学以致用，在项目实战中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我精心整理了一份大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。
适用人群
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
