LangGraph
视频介绍
AI Agent已是下一代应用开发核心范式，LangGraph作为Agent的“底层操作系统”，是LangChain生态中负责执行引擎与编排框架的关键组件，是大模型开发的必备技术。
本套教程面向有Python基础的学习者，从零起步体系化教学，完整覆盖从入门到企业级 Agent部署全流程。
教程分为六大模块：从State/Node/Edge图构建与状态管理入门，到顺序/分支/循环/MapReduce等灵活控制流设计；从Checkpoint持久化、故障恢复、Time Travel时间旅行的可靠性保障，到interrupt动态中断、人机审批协同的业务落地能力；再覆盖7种流式执行模式的实时交互优化，以及LangSmith Studio本地部署与云端调试的全链路工具链。
讲解以实战驱动，依托DeepSeek大模型落地案例，掌握进程崩溃恢复、多轮会话留存、人工介入审核等生产刚需功能。
教程清晰区分LangChain与LangGraph定位：LangChain擅长快速搭建简单Agent，而LangGraph则专攻复杂工作流、持久化运行、人机协同等生产级场景，二者协同覆盖从原型到落地的全流程需求。
学完本套教程，你可以独立搭建稳定可靠的企业级AI Agent工作流，具备本地部署、云端追踪调试能力，吃透LangChain生态底层逻辑，满足智能体项目开发、迭代上线全链路技术需求！
视频目录 选集
- 01_LangGraph课程介绍
- 02_环境部署_MiniConda
- 03_环境部署_创建并激活Python虚拟环境
- 04_环境部署_按照依赖库
- 05_环境部署_配置APIKey
- 06_环境部署_Jupyter工具部署
- 07_环境部署_进行环境验证
- 08_入门基础_LangChain和LangGraph定位区别
- 09_入门基础_LangGraph三要素组成
- 10_入门基础_图运行过程
- 11_入门基础_API风格选择
- 12_入门基础_完成基础的Graph流程
- 13_入门基础_图结构可视化展示
- 14_入门基础_状态的多种实现Dataclass
- 15_入门基础_状态的多种实现Pydantic
- 16_入门基础_状态合并定义Reducer
- 17_入门基础_Reducer在LangGraph中的应用
- 18_入门基础_状态归约的使用
- 19_入门基础_节点中调用状态
- 20_入门基础_节点更新状态
- 21_入门基础_节点的并行执行
- 22_入门基础_LangGraph的4种状态
- 23_入门基础_状态的使用规范
- 24_入门基础_状态的源码实现逻辑
- 25_入门基础_四种状态的案例讲解
- 26_入门基础_预定义状态
- 27_入门基础_AgentState和总结
- 28_控制流_边的简单使用
- 29_控制流_Add_Sequence
- 30_控制流_并行节点
- 31_控制流_并行运行展示
- 32_控制流_条件分支
- 33_控制流_使用Path_Map
- 34_控制流_映射多节点
- 35_控制流_延时节点执行
- 36_控制流_动态分支
- 37_控制流_Command控制
- 38_控制流_静态扇入
- 39_控制流_动态扇入
- 40_控制流_Agent构建中的循环结构
- 41_控制流_大模型配置工具调用
- 42_控制流_静态循环控制
- 43_控制流_循环结构的动态实现
- 44_控制流_限制循环步数
- 45_控制流_主动退出
- 46_控制流_被动方法
- 47_控制流_边的总结
- 48_控制流_重试机制
- 49_控制流_Retry_on参数配置
- 50_控制流_超时控制
- 51_控制流_错误处理
- 52_控制流_节点缓存
- 53_控制流_缓存实例演示
- 54_控制流_缓存配置详解
- 55_控制流_全图默认配置
- 56_持久化_可恢复执行的含义
- 57_持久化_持久化机制介绍
- 58_持久化_启用可恢复执行
- 59_持久化_内存持久化
- 60_持久化_内存持久化和数据库持久化的区别
- 61_持久化_安装PostgreSQL
- 62_持久化_PgSQL基础使用介绍
- 63_持久化_创建PgSQL的数据库和用户
- 64_持久化_PgSQL基础增删改查
- 65_持久化_使用数据库作为检查点
- 66_持久化_数据库检查点后端表结构
- 67_持久化_持久化模式
- 68_持久化_查看历史检查点样例代码编写
- 69_持久化_查看所有检查点记录
- 70_持久化_查询单独一个检查点
- 71_持久化_失败恢复运行
- 72_持久化_演示运行异常案例
- 73_持久化_错误恢复运行
- 74_持久化_检查点重新运行
- 75_持久化_Fork的案例代码
- 76_持久化_Fork案例代码
- 77_持久化_Fork实现演示
- 78_持久化_长期记忆数据库存储
- 79_持久化_长期记忆数据的使用上
- 80_持久化_长期记忆数据的使用下
- 81_持久化_环境上下文记忆
- 82_持久化_节点总结
- 83_持久化_节点的触发和执行总结
- 84_中断_两种中断机制
- 85_中断_主动中断的具体执行
- 86_中断_HITL案例演示
- 87_中断_并行执行多个中断
- 88_中断_审批模型
- 89_中断_其余案例
- 90_中断_使用规范
- 91_中断_触发中断时检查点信息
- 92_中断_多个并行中断的检查点
- 93_中断_同一超步部分任务触发中断的检查点
- 94_中断_静态中断用法介绍
- 95_中断_静态断点基础案例
- 96_中断_静态中断出现在超步位置
- 97_中断_执行设置断点
- 98_项目部署_本地部署对接LangSmith
- 99_项目部署_LangSmith的调试使用
- 100_项目部署_大模型Agent部署
- 101_工具节点_手动调用工具案例代码上
- 102_工具节点_手动调研工具案例下
- 103_工具节点_使用ToolNode替代手动调用
- 104_工具节点_使用ToolRuntime自定义工具代码
- 105_工具节点_Wrap_Tool_Call
- 106_工具节点_实现自定义缓存
- 107_流式执行_LangGraph流式执行概述
- 108_流式执行_基础状态内容输出
- 109_流式执行_Messages消息
- 110_流式执行_Checkpoints信息
- 111_流式执行_其他的打印信息
- 112_流式执行_用户自定义输出
- 113_流式执行_Asteam_Events输出内容
- 114_子图_父图直接在节点中调用子图
- 115_子图_直接调用的注意事项
- 116_子图_作为父图的节点
- 117_子图_父图检查点查看子图检查点信息
- 118_子图_持久化策略
- 119_子图_中断场景持久化策略区别
- 120_子图_多轮会话场景持久化策略
- 121_子图_单节点多次调用同一个子图
- 122_子图_多节点调用时注意分散节点
- 123_子图_推荐使用Stateless的场景
- 124_子图_持久化策略总结
- 125_子图_流式执行输出Chunk
- 126_子图_子图的Llm流式输出
- 127_子图_子图动态路由
- 128_图设计模型_提示词链和并行化
- 129_图设计模型_路由
- 130_图设计模型_编排器_工作者模式
- 131_图设计模型_评估器_优化器
- 132_图设计模型_Agent模式和总结