LangGraph
Библиотека для сложных stateful AI-приложений с графовой структурой и персистентностью.
Что это
LangGraph расширяет LangChain графами состояний для сложных workflows с циклами, условными переходами и человеком в петле (human-in-the-loop).
Идеален для AI-агентов, которым нужно принимать решения, возвращаться к предыдущим шагам и сохранять состояние между вызовами.
LangGraph Cloud предлагает деплой агентов как сервисов с API, мониторингом и масштабированием. По сравнению с AutoGPT и CrewAI, LangGraph даёт разработчику полный контроль над графом исполнения: нет «магии», каждый шаг определяется явно. Это критично для production-систем, где нужна предсказуемость и отладка. Checkpointing позволяет возобновлять длительные процессы после сбоя без потери прогресса.
Ключевые возможности
Графы состояний
Циклы, ветвления, условные переходы — вся мощь конечных автоматов для AI. Состояние типизировано через TypedDict или Pydantic — ошибки ловятся на этапе разработки.
Persistence
Состояние агента сохраняется между вызовами — можно продолжить с любого шага. Checkpointing позволяет возобновлять длительные процессы после сбоев.
Human-in-the-loop
Агент может запросить подтверждение человека перед критическим действием. Interrupt/Resume механизм позволяет встроить ручной контроль в любую точку графа.
Почему мы используем
LangGraph — для сложных AI-агентов, где LangChain chains недостаточно. Графы состояний, persistence, human-in-the-loop — всё для production-ready AI-систем.
Мы выбираем LangGraph вместо простых LangChain chains, когда агент должен: выполнять циклические действия (retry, refinement), запрашивать подтверждение пользователя, работать с несколькими этапами с промежуточным состоянием. Для линейных цепочек LangChain LCEL достаточно, LangGraph добавляем по необходимости.
Сильные стороны
Полный контроль над поведением агента — в отличие от «чёрного ящика» AutoGPT.
Визуализация и трассировка графа — видно каждый шаг агента.
Наш опыт
LangGraph используется в наших проектах, где AI-агент должен выполнять многошаговые задачи с ветвлением логики и взаимодействием с пользователем.
Реализованные сценарии: агент обработки документов (парсинг → классификация → извлечение данных → валидация → запрос уточнений), агент customer support с маршрутизацией по темам и эскалацией к человеку, workflow автоматизации с параллельным выполнением подзадач.
Для каких задач применяем
- Сложные AI-агенты с многошаговой логикой
- Workflow-автоматизация с ИИ
- Системы с подтверждением человеком
Проекты с использованием LangGraph
Director PoC
Многоагентный AI-помощник для подготовки заседаний Совета директоров с использованием LangGraph и семантического поиска.