Что такое LangGraph: граф состояний для AI-агентов

Когда граф действительно нужен

LangGraph полезен для многошагового процесса с ветвлениями, возвратом к предыдущему этапу, human-in-the-loop, длительным ожиданием или восстановлением после сбоя. Checkpointing позволяет сохранять state между шагами и продолжать выполнение, но требования к хранилищу и идентификаторам потока нужно спроектировать отдельно.

Для одного запроса к модели, простого RAG или последовательности из двух функций граф часто избыточен. Обычная функция легче читается, тестируется и наблюдается. Начинайте с явного workflow и переходите к графу, когда циклы и маршрутизация стали частью предметного процесса.

Тестируйте nodes как обычные функции, conditional edges — таблицей входов, а весь граф — на фиксированных моделях и fake tools. Главная ценность графа не в красивой диаграмме, а в контролируемом состоянии и завершении.