LangGraph 飞速上手案例先行，通俗易懂

课程结构 ​

本书包含 6 个主要模块，从基础到高级，循序渐进：

第 0 章：基础入门 ​

• 0.0 LangGraph 快速案例：5 个从简单到复杂的实战案例，飞速上手
• 0.1 Python 基础入门：Python 核心概念和 AI/ML 库入门
• 0.2 LangGraph 基础入门：LangChain 生态、Chat Models、工具集成
• 0.3 LangChain 介绍：从 LangGraph 角度系统学习 LangChain 7 大核心组件

第 1 章：LangGraph 核心 ​

• 1.1 构建第一个 LangGraph：一个最简单的图
• 1.2 Chain、Router 和 Agent：核心概念
• 1.3 状态管理机制：核心机制
• 1.4 Agent 记忆系统：多轮对话与持久化

第 2 章：状态管理 ​

• 2.1 State Schema 设计
• 2.2 Reducers 的作用
• 2.3 多模式状态管理
• 2.4 消息过滤和裁剪

第 3 章：人机协作 ​

• 3.1 断点调试
• 3.2 状态编辑
• 3.3 流式中断
• 3.4 时间旅行调试

第 4 章：高级模式 ​

• 4.1 并行执行优化
• 4.2 子图模块化设计
• 4.3 Map-Reduce 模式
• 4.4 构建研究助手

第 5-6 章：生产实战 ​

• 性能优化
• 监控和日志
• 安全性和权限
• 大规模部署

适合人群 ​

• AI-Native 开发者：想要快速掌握 LangGraph 的新手
• Python 初学者：需要详细 Python 知识点讲解
• 业务开发者：希望将 AI 应用到实际业务场景
• 架构师：探索 Multi-Agent 系统架构设计
• 产品经理：了解 AI Agent 的能力边界和应用场景

🚀 快速开始 ​

# 安装依赖
pip install langchain langchain-openai langchain-community langgraph tavily-python

# 配置 API 密钥
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

# 第一个 LangGraph
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState

def chatbot(state: MessagesState):
    return {"messages": [ChatOpenAI(model="gpt-4o").invoke(state["messages"])]}

graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node("chatbot", chatbot)
graph.set_entry_point("chatbot")
graph.set_finish_point("chatbot")

app = graph.compile()
response = app.invoke({"messages": [("user", "Hello!")]})

📖 与原课程的关系 ​

本书是对 LangChain Academy 官方课程的深度解读和扩展：

• 深度解读：不是简单翻译，而是深入分析每个概念
• 内容扩展：原课程基础上增加 3-5 倍的内容量
• 实战强化：将演示级代码升级为生产级实现
• 本地化适配：针对中文开发者的学习习惯和痛点

🤝 贡献与反馈 ​

欢迎通过以下方式参与：

• 提交 Issue - 报告错误或提出建议
• Pull Request - 贡献代码或文档
• Email 联系作者 - 直接反馈

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