LangGraph
把智能体的控制流构建为显式的图——用节点和边来表达流程，而不是隐式的智能体循环，从而实现可靠的长时间运行或多步骤工作流。
- 积极维护
- 宽松许可证
概述
LangGraph 将智能体的控制流建模为一个显式的图（用节点表示步骤、用边表示转移），并内置状态持久化，因此你可以构建能够暂停、恢复、分支并从失败中可预测地恢复的智能体，而不是依赖 LLM 隐式地管理整个流程。它来自 LangChain（同样收录于本目录）背后的团队，但架构上截然不同——是一种状态机方法，而不是链式/智能体循环的抽象。
LangGraph 适合那些在构建智能体时看重可靠性和对工作流显式控制的团队——长时间运行的流程、人工审批步骤，或复杂的分支逻辑——而不是简单的单次执行智能体。
- 编程语言
- Python, JavaScript
- 许可证
- MIT
广告
相关项目
Letta
Apache-2.0一个用于构建具备高级记忆能力的有状态智能体的平台，这些智能体会随时间学习并自我改进，而不是在每次对话之间重置。
积极维护
- AI 智能体与智能体工具
Composio
MIT支持 1000 多种工具包、工具搜索、上下文管理和身份验证，让 AI 智能体真正能够采取行动，而不只是规划行动。
积极维护
- AI 智能体与智能体工具
MCP Servers
MIT模型上下文协议（Model Context Protocol）的官方参考实现——这一开放标准现已被 OpenAI、Google、Microsoft 和 Anthropic 共同采用，用于把智能体连接到工具和数据。
积极维护
- AI 智能体与智能体工具
SWE-agent
MIT接收一个 GitHub issue，自主尝试用你选择的 LLM 修复它；也可用于攻击性网络安全研究和竞技编程挑战（NeurIPS 2024）。
积极维护
- AI 智能体与智能体工具
发现信息有误？在 GitHub 上提出修改建议。