做AI Agent到底该用谁？一文搞懂LangChain、LangGraph和Deep Agents，附选型指南

提到 AI Agent 开发，LangChain是一个绕不过去的名字——它是目前 GitHub 上 stars 数最多的 Agent 开发框架之一（超过 10 万 ⭐），Klarna、Uber、LinkedIn 等大公司都在用它构建生产级应用。

但很多人没意识到的是，LangChain 生态早已不是“一个框架打天下”。在这个生态里，LangChain、LangGraph和Deep Agents SDK扮演着完全不同的角色：LangChain 是 Framework（框架），负责提供开发抽象；LangGraph 是 Runtime（运行时），负责稳定运行和复杂编排；Deep Agents SDK 是 Harness（即“Agent 驾驭框架”），在最上层提供开箱即用的自主能力。三者不是“谁取代谁”的关系，而是分工协作——LangGraph 打底 → LangChain 提速 → Deep Agents 封顶。

不过，因为三者名字里都带“Lang”、文档又分布在同一个官网里，很多开发者刚入门时都会踩同一个坑：把它们当成互相竞争的框架来比较，反复纠结“该学哪个”“LangChain 是不是已经过时了”。这篇文章会带你从核心能力、适用场景到选型建议，彻底理清它们的真实关系。

一、🧩 LangChain：快速搭建 Agent 的框架

LangChain 是一个高阶开发框架，核心目标是让你用不到 10 行代码，就能连接各家大模型，搭出一个能调用工具的 Agent。

核心能力

示例：构建一个天气查询 Agent

from langchain.agents import create_agentdef get_weather(city: str) -> str: """查询指定城市的天气。""" returnf"{city} 今天晴朗，25°C"# 创建一个 Agent：指定模型 + 工具 + 系统提示词agent = create_agent( model="anthropic:claude-sonnet-4-6", tools=[get_weather], system_prompt="你是一个 helpful assistant",)# 运行 Agentresult = agent.invoke({ "messages": [{"role": "user", "content": "北京天气怎么样？"}]})

这个 Agent 是怎么工作的？

虽然代码只有几行，但底层的执行过程是一个循环的图结构：

LangChain Agent 循环

1. 用户提问：“北京天气怎么样？”
2. 模型推理：模型判断需要调用get_weather工具来获取天气信息
3. 工具执行：LangChain 自动调用get_weather("北京")，返回“北京 今天晴朗，25°C”
4. 生成回答：模型基于工具返回的结果，生成最终回答：“北京今天天气晴朗，气温 25°C，适合出门~”

这就是 LangChain 最核心的价值：你只需定义工具，剩下的「推理 → 选工具 → 执行 → 回答」循环，框架帮你自动完成。

当然，这只是一个最简示例。在实际项目中，你可以在此基础上进行更复杂的封装：

• 多轮对话：通过维护messages历史，让 Agent 具备上下文理解能力，能追问和澄清
• 记忆：接入向量数据库，让 Agent 记住用户偏好或过往对话中的关键信息
• 路由判断：在 Agent 循环前加入路由层，根据用户意图选择不同的工具集或子流程（比如先判断是「查天气」还是「订机票」，再走不同的逻辑分支）
• 工具链组合：将多个工具串联成工作流，前一个工具的输出作为后一个工具的输入

LangChain 提供的是「积木」，基础循环是搭好的，但上面的建筑需要你自己设计。

适合场景

• 快速验证一个 Agent 想法
• 团队需要统一的开发标准
• Agent 逻辑比较直接，就是「模型 + 工具」的循环调用

二、🔄 LangGraph：让 Agent 跑得稳的运行时

LangGraph 是一个底层的编排框架和运行时。它不关心你怎么写提示词，只专注于一件事——让 Agent 在复杂、长周期的任务里，跑得稳、断得了、续得上。

核心能力

示例：构建一个带分流判断的智能客服工作流

假设我们要做一个客服 Agent，它先理解用户问题，然后分流到三个不同的处理团队，最后统一生成回复：

• 技术问题（bug、报错、无法启动）→ 技术支持
• 售前问题（价格、优惠、购买）→ 售前咨询
• 其他问题（退款、投诉、使用帮助）→ 售后服务

在 LangGraph 中，你需要把每个处理步骤显式定义为节点，然后用边把它们连接起来。分流逻辑通过条件边实现——根据用户输入动态决定走哪个分支。整个流程编译成状态图后，支持持久化执行：即使服务器重启，也能用同一个thread_id从断点续跑。

这个工作流长什么样？

运行workflow.compile()后，LangGraph 会自动生成下面的流程图：

LangGraph 智能客服工作流

LangGraph 提供了什么？

• 图编排：整个流程被显式建模为「节点 + 边」，你可以精确控制每一步该做什么、下一步往哪走
• 条件分流：add_conditional_edges让图根据状态动态选择分支，这是复杂工作流的核心能力
• 状态管理：MessagesState在节点之间流转，每一步都可以读取和修改状态
• 持久化：MemorySaver自动保存执行状态。如果服务器重启，只要用同一个thread_id就能从断点继续
• 人机协同：你可以在任意节点插入中断，让人类审批后再继续执行
• 流式输出：可以实时看到每个节点的执行进度，而不是等全部跑完才看到结果

LangGraph 把执行过程显式建模为「图」，节点是处理步骤，边是流转路径。这种方式让你对 Agent 的每一步都有完全的控制权，但也意味着你需要自己设计整个流程。

适合场景

• 任务运行周期长，需要故障恢复
• 需要对执行流程进行精细化控制
• 确定性流程与 Agent 决策混合的复杂编排
• 生产级部署

三、🚀 Deep Agents SDK：出厂即高配的 Agent Harness

Deep Agents SDK 被官方称为Agent Harness（即“Agent 驾驭框架”）。它基于 LangChain 的核心构建块，使用 LangGraph 作为运行时，但在此基础上封装了大量面向复杂任务的自主能力。

核心能力

示例：构建一个能自主研究并写报告的 Agent

创建一个 Deep Agent 的方式和 LangChain 非常相似：指定模型、工具和系统提示词即可。但不同的是，你不需要写任何额外代码来管理规划、文件操作或子任务——Agent 接到复杂任务后会自主分解并调用内置能力完成。

Deep Agent 会怎么工作？

和你手动写代码不同，Deep Agent 接到任务后会自主规划并调用内置能力来完成：

1. 任务规划：Agent 自动创建待办清单（write_todos）

• 搜索北京未来一周天气
• 分析天气趋势
• 撰写出行建议
• 保存报告到文件

2. 信息收集：调用你提供的search_web和get_weather工具获取天气信息
3. 文件操作：Agent 使用内置的write_file将中间研究结果写入文件，避免占用上下文窗口
4. 子 Agent 委派（如果需要）：遇到复杂子任务时，Agent 可以调用task工具创建子 Agent 来处理（比如让子 Agent 专门分析降雨趋势），子 Agent 完成后返回一份精简报告
5. 生成最终报告：综合所有信息，生成出行建议，并用write_file保存到指定路径

Deep Agent 内置的核心能力具体包括：

所有这些能力都是开箱即用的——你不需要写一行额外代码。相比之下，用 LangChain 或 LangGraph 实现同样的功能，你需要自己集成文件系统、写规划逻辑、实现上下文压缩、管理子 Agent 的生命周期。

适合场景

• 复杂多步任务，需要自主规划和分解
• 需要和文件、代码、搜索产物打交道
• 想要编码 Agent / 自动编程助手
• 希望开箱即用，不重复造轮子

四、🔗 三者关系

三者的关系可以概括为：LangGraph 打底 → LangChain 提速 → Deep Agents 封顶。它们不是互斥选项，而是分工协作的关系：越往下越接近基础设施，越往上越接近开箱即用的应用。

五、📊 核心对比

六、🎯 选型建议

推荐演进路径

LangChain 入门 → LangGraph 加固 → Deep Agents 升级

1. 用LangChain快速验证想法，理解 Agent 的基本工作模式
2. 当 Agent 需要进入生产环境、要求可靠性时，下沉到LangGraph获得精细控制
3. 当任务足够复杂、需要自主规划时，升级到Deep Agents使用预置能力

当然，三者都是开源的，你也可以混搭使用。选型没有绝对的对错，适合你当前阶段和业务复杂度的，就是最好的。

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