只有我一个人觉得 LangGraph 的理念和思维很奇怪么？

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最近要做一个复杂的 Agent ，输入数据和提供 MCPTools ，让 AI 自主决策路径，循环调用工具，再根据工具结果继续决策，直到使用工具无法获得更多有价值的信息，在整合现有收集到的信息给出结论。可以理解为一个破案过程。整过过程流程不固定、无法用 Dify 、n8n 这样的工作流预设好。

最初的原型 Demo 我是基于 OpenManus 开发的。MCPTools 使用 FastMCP 自写的 MCP Sever ，提供 SSE 供 OpenManus 调用。目前感觉 OpenManus 效果勉强令人满意，感觉还有提升空间，优化提示词、优化 MCPTools 之后获得了一点点提升。现在就寻思会不会是 OpenManus 不够优秀，或者说有更好的框架适合我们的场景。

于是开始了信的调研。

我从很多渠道调研，都说 LangGraph 是最好的选择，包括 AI 也这么说。

但是详细去了解、学习 LangGraph 。发现 LangGraph 的思维很奇怪，自己也是老 IT 人了，各种开发语言也写了几十个中小小项目了，第一次遇到一个东西研究了好几天，连理念都无法理解.....

langgraph

MCPTools

OpenManus

13 条回复 • 2025-12-24 20:01:40 +08:00

zhengxiaowai

3 小时 21 分钟前

本质是一个新东西，新概念。当前还是百花齐放的状态，所以肯定混乱，很多传统的概念都不适用

HannibaI

3 小时 20 分钟前

+1 ，所以我自己撸了

hex2ocean

3 小时 11 分钟前

LZ 方便分享下在理念方面有哪里不好理解吗？最近这边也在调研相关内容

qieqie

3 小时 11 分钟前

LangChain, LangGraph 本来就是出名趁早，就成了风口上的猪，作者水平有限。
建议看看 Google ADK, Agno, OpenAI Agents 这些。

w568w

3 小时 7 分钟前

我第一次看它的文档，有类似的感觉，因为我看了一个下午都没看懂文档在说什么，而且我自己还是专门做 AI 方向的。

和同事讨论了一下之后，LangGraph 最大的一个问题就是：它希望实现一些很 nice 的理论特性，但是忽略了给 dev 过程带来的设计困难。

比如说 LangGraph 顾名思义地把你的整个 Agent 工作流构建成一个有向图 workflow 。但是线性的代码书写方式对于构建有向图是非常 awkward 的。比如说一个循环和分支结构，正常写代码就是：

while condition {
do A
do B
update condition
}

但写成有向图会变成：

# 创建节点
a = create_node(A)
b = create_node(B)
condition_update = create_node(ConditionUpdate)
end = create_node(End)

# 添加边
add_edge(a, b)
add_edge(b, condition_update)
add_edge(condition_update, a, end, cond=lamdba state: state.condition)

# 执行图
state = State(condition=True)
output = execute(state)

哪一种方式更易读？至少在这种场景下，显然是前者。那为什么 LangGraph 要选择后者呢？主要原因是它等于把控制流委托给 LangGraph 的引擎去做，这样就能自动支持状态存储/恢复、断点续行等特性，也就是说 LangGraph 是以一种设计复杂管线的思维在做 Agent 设计。

但现在的 Agent 果真有这么复杂吗？我的理解是：

- 如果在原型设计阶段，这种图模式不合适，因为修改成本高、和状态耦合太深。

- 如果是简单的工作流，根本没必要使用图模式，就像上面的例子。

- 如果是复杂的工作流，这种模式的上限也会制约系统的上限，尤其是关于状态管理和分支处理的部分。比如现在 LangGraph 为了支持错误 Node 重新执行，又搞出了钩子和中间件，系统复杂度被拔得太高了，学习成本也直线上升。那与其用这种框架，不如自己手搓适合业务的实现。这种情况下，LangGraph 也不适用。

所以 LangGraph 在大部分场景下真的是鸡肋，有点 Spring 之于 Java 的感觉。但他的 API 都是搞 AI 的人设计出来的，这帮人的工程能力我不好点评（因为我自己也是），能达到 Spring 的水准吗？不好说。