【譯】LangChain vs LangGraph：如何選擇正確的 AI 開發框架！
原文作者：Pavan Belagatti | Developer Evangelist | AI/ML| DevOps | Data Science
原文標題：LangChain vs LangGraph: How to Choose the Right Framework!
原文日期：Dec 5, 2025
為什麼這個比較很重要：LangChain 與 LangGraph 的對決
我平常在開發實際的 LLM 應用軟體，觀察下來發現有兩種主要的設計模式：一種是直線型的流水線；另一種是有狀態（stateful）、代理（agentic）工作流程。「LangChain vs LangGraph」這個問題不是純學術討論，它會直接影響你的架構設計、維護成本，以及系統如何隨時間進行推理。
當我提到「LangChain vs LangGraph」時，我實際上是在比較兩種截然不同的設計哲學。LangChain 針對線性序列做了最佳化：接收輸入，依序執行一個或多個 LLM 調用，最後存儲或返回結果；LangGraph 則是針對圖（graph）做最佳化，其中包含節點（nodes）、邊（edges）、循環（loops），以及跨步驟的持久化狀態。
LangChain 的核心概念
當工作流程基本上就是「先 A 再 B 再 C」的時候，我會使用 LangChain。LangChain 提供了一套標準化框架，幫開發者省去硬刻整合邏輯、提示詞模板、或手動工具編排的麻煩。
提示詞模板（Prompt Templates）— 可重複使用的模板，接受變數輸入並產生一致的 LLM 輸入格式。
LLM 模型抽象層 — 讓你能輕鬆切換 OpenAI、Anthropic、Mistral、Hugging Face 等不同模型。
鏈（Chains） — 核心抽象概念：將多個步驟串接起來，讓每一步的輸出作為下一步的輸入。
記憶（Memory） — 短期或長期的對話上下文，對有狀態的聊天很有用，但跟完整的狀態機比起來還是有限。
代理與工具（Agents & Tools） — 讓模型能以結構化方式呼叫 API、計算器或外部服務。
LangChain 能讓開發者快速進入生產力狀態。如果你是在做提示詞原型驗證、建構簡單的 RAG 系統，或是做一個從向量資料庫讀取資料再回傳單一回應的問答流水線，LangChain 是很高效的選擇。
LangGraph 的核心概念
LangGraph 建立在 LangChain 的概念之上，但重新把工作流程設計成圖的形式。當系統必須持久化複雜狀態、需要迴圈、做決策，或是編排多個專門的代理時，我就會想到 LangGraph。
節點（Nodes） — 獨立的任務單元：呼叫 LLM、查詢資料庫、執行網頁搜尋，或啟動摘要器。
邊（Edges） — 定義條件式的轉換、平行分支，或迴圈路徑。
狀態（State） — 跨節點動態演變的上下文：訊息、情節記憶（episodic memory）和檢查點。
決策節點 —— 原生支援條件邏輯，以及將任務路由至專責代理。
LangGraph 把應用程式當成一個狀態機來處理。節點可以進行迴圈、重新造訪先前的步驟，並執行多輪工具呼叫。這使得反思（reflection）、迭代式檢索、或逐步精煉答案等代理行為得以實現。
LangChain vs LangGraph 的實用對照清單
我喜歡將技術選擇化約為一份清單，以下是我在決定該用哪個時會參考的 5 種實際比較。
流程類型
LangChain： 線性且循序。
LangGraph： 循環式且基於圖，支援迴圈。
狀態管理
LangChain： 有限的對話記憶。
LangGraph： 豐富的持久化狀態，跨節點和跨工作階段。
條件判斷與迴圈
LangChain： 簡單的分支與一次性工具呼叫。
LangGraph： 內建條件邊、迴圈與檢查點。
複雜度與代理
LangChain： 適合簡單的聊天機器人、RAG，或 ETL 類 LLM 流程。
LangGraph： 適合多代理系統、自主代理行為，以及長時間執行的工作流程。
人機協作（Human-in-the-Loop）
LangChain： 可以做到，但不是原生支援。
LangGraph： 檢查點與人機協作是第一級設計模式。
在衡量「LangChain vs LangGraph」時，我不只考慮當下的需求，也會評估未來預期的複雜度。如果應用可能發展為多代理協作，或需要持久狀態與重試機制，從 LangGraph 起步可以省下日後的重構。
什麼時候該選 LangChain？
當你需要快速開發，且工作流程很直觀的時候，我會推薦 LangChain。典型的使用場景包括：
文字轉換流水線： 摘要、翻譯或擷取資訊並儲存結果。
快速原型驗證提示詞和測試鏈。
單輪使用者互動， 例如客服回覆。
基本 RAG 系統， 從向量資料庫檢索資料並回傳單一合成答案。
LangChain 在這些任務上表現很好，因為它提供了即插即用的元件 — 提示詞模板、檢索器和鏈組合器 — 讓你不需要自己從頭打造編排機制就能快速上線。
什麼時候該選 LangGraph？
當系統需要自主性、迭代和狀態管理的時候，我就會選 LangGraph。以下這些情境適合用 LangGraph：
多步驟決策， 可以迴圈直到滿足退出條件。
根據上下文把查詢路由到不同的專門代理。
跨多次 LLM 呼叫和使用者互動的持久化狀態。
複雜的工具使用， 包括多輪網頁搜尋、摘要和外部來源的彙整。
舉例來說，我曾建構一個電子郵件撰寫代理，它會擷取使用者偏好、查詢行事曆、草擬郵件、詢問釐清問題，然後反覆精煉草稿。這類工作流程自然地對應到 LangGraph 的架構。
實作演練：一個實用的 LangChain 範例
我常常用 RAG 範例搭配向量資料庫來示範概念。LangChain 的模式大概是這樣：
安裝必要的套件並設定 API 金鑰。
建立接受變數（例如「objective」和「topic」）的提示詞模板。
透過 Hugging Face、OpenAI 或其他供應商初始化 LLM 或本地模型連接器。
將文件存入向量資料庫並建立檢索器。
建構一條 RAG 鏈，先檢索相關上下文再合成答案。
這個模式是線性的：檢索相關文件，然後生成答案。它適用於許多 FAQ 機器人、文件助手和單次處理的流水線。程式碼精簡且容易迭代，這也是在比較「LangChain vs LangGraph」時 LangChain 的核心優勢之一。
實作演練：一個實用的 LangGraph 範例
現在想像同樣的任務，但多了一個需求：當本地語料庫缺乏最新資訊時，需要去抓即時的網頁搜尋結果。LangGraph 的工作流程大概長這樣：
從 URL 或文件載入靜態內容到向量資料庫。
建立圖的節點：檢索、網頁搜尋、決策和生成。
定義狀態：追蹤檢索結果是否回答了使用者、儲存中間摘要，並記錄工具輸出。
用條件邊連接節點：若本地檢索失敗，轉向網路搜尋；若網路搜尋結果雜訊過多，則提出釐清問題；視需要回頭重做。
執行圖並讓它迭代直到滿足停止條件，然後回傳最終的合成結果。
這個模式實現了多輪工具使用和代理式推理。在我的測試中，問 LangGraph 代理「這個月最新的 AI 發展有哪些」的時候，當本地知識過時，它會觸發網路搜尋節點。代理進行抓取、摘要，並在呈現結果前確認摘要是否充分。這種行為正好凸顯了「LangChain vs LangGraph」之間的差異。
常見模式與反模式
隨著經驗累積，我歸納出一些有助於在「LangChain vs LangGraph」之間做決定的模式，供你們作為參考依據。
模式：從簡單開始 — 如果問題是單次處理的，先用 LangChain 快速驗證你的提示詞。
模式：逐步演化到圖 — 若你的單次處理流程逐漸累積條件判斷和有狀態的檢查點，就該逐步重構為 LangGraph 圖。
反模式：過早複雜化 — 當不需要迴圈或持久化狀態的時候，不要硬上完整的圖。過度設計會降低可讀性並增加維護成本。
反模式：一次性工具呼叫 — 如果你需要重複或多階段的工具編排，線性鏈會變得脆弱。LangGraph 原生的邊和狀態更適合這種場景。
範例架構模板
以下是我根據「LangChain vs LangGraph」的決定，經常重複使用的兩個模板。
模板 A：LangChain RAG 流水線
使用者查詢 → 檢索器 → LLM 提示詞 → 結果 → 儲存對話（可選）
適用於文件問答、客服中心，以及每個請求大致獨立的聊天機器人。
模板 B：LangGraph 代理式流水線
使用者查詢 → 檢索 → 決策節點（資訊充分嗎？）→ 若否，網路搜尋節點 → 摘要 → 反思/迴圈 → 最終生成 → 持久化情境記憶
適用於動態資訊需求、研究助理，以及需要迭代推理的多代理工作流程。
遷移與擴展的實用建議
如果你一開始用 LangChain，後來需要遷移到 LangGraph，我建議照以下步驟來：
找出分支點 — 辨識你的 LangChain 中開始出現決策邏輯的地方。
抽離提示詞模板和檢索器 — 把它們變成獨立模組，讓圖的節點可以使用。
引入輕量狀態儲存 — 讓節點的輸出可以跨呼叫持久化。
用單一職責的節點取代整塊的鏈 — 每個節點負責一件事：檢索、網頁搜尋、摘要或驗證。
擴展 LangGraph 系統需要考慮營運面的議題：持久化狀態儲存、節點的冪等性（idempotency）、邊的可觀測性，以及針對高成本操作設置人工檢查點。提早規劃這些事情，可以避免工作流程變成長時間運行後才冒出的意外狀況。
最終決策指南 — 快速檢查清單
當我要在「LangChain vs LangGraph」之間做決定時，會跑一遍這張清單：
工作流程是單次處理的嗎？選 LangChain。
需要迴圈或複雜的決策邏輯嗎？選 LangGraph。
系統需要隨時間呼叫多種工具嗎？傾向 LangGraph。
你在做原型驗證或探索提示詞嗎？先從 LangChain 開始。
預期會有長期的工作階段和持久化上下文嗎？LangGraph 比較適合。
結語
這兩個框架有一個共同的目標：讓用 LLM 開發變得更容易。差別在於架構上的設計意圖。LangChain 在線性編排和快速原型驗證上表現出色。LangGraph 在有狀態、代理式、循環式的工作流程上大放異彩，尤其是需要協調、持久化和多輪工具使用的場景。
當我為一個產品評估「LangChain vs LangGraph」時，我會在上線速度和未來複雜度之間取得平衡。如果你預期系統會演變成自主助手或協調器，那就一開始就用圖的思維，再逐步遷入元件。如果你現在只需要一條快速、好維護的流水線，LangChain 大概就能滿足你的需求。
簡單講 LangChain 走的是 A → B → C，沿著預先定義好的路徑走；LangGraph 則走動態路徑，從 A 開始，它會判斷需要 B 還是 C，也可以根據情況直接跳到 C，迴圈、重複，直到目標達成為止。
如果你想重現我描述的範例，LangChain 的部分可以從提示詞模板和一個小型向量資料庫開始。LangGraph 的部分則是把節點建模成單一職責的元件，並為流經圖的資料定義清楚的狀態 schema。
完整程式碼範例如下：
LangChain RAG 教學：https://github.com/pavanbelagatti/LangChain-SingleStore-Package
代理式工作流程教學：https://github.com/pavanbelagatti/LangGraph-Agentic-Tutorial
以下是我針對 LangChain vs. LangGraph 的完整影片講解。
作者：Chi