LangChain、LangGraph 与 Deep Agents 对比
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了解 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents 之间的区别以及何时使用每一种
LangChain 维护了多个开源包来帮助您构建代理。每个包在代理开发栈中都有不同用途。了解代理框架、代理运行时 和代理 harness 之间的区别，有助于选择适合需求的工具。
| 框架 | 运行时 | Harness | |
|---|---|---|---|
| 增值 |
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| 何时使用 |
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代理框架（如 LangChain）
代理框架提供了抽象，让使用 LLM 构建应用时更容易上手。
LangChain 是一个代理框架，提供结构化内容块、代理循环和中间件等抽象。
LangChain 的抽象设计易于上手，同时仍提供高级用例所需的灵活性。
虽然 LangChain 构建在 LangGraph 之上，但您无需了解 LangGraph 即可使用 LangChain。
代理框架的其他示例包括 Vercel 的 AI SDK、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、LlamaIndex 等等。
何时使用 LangChain
在以下情况下使用 LangChain：
- 您想要快速构建代理和自主应用程序。
- 您需要模型、工具和代理循环的标准抽象。
- 您需要一个易于使用但仍提供灵活性的框架。
- 您正在构建简单的代理应用程序，无需复杂的编排需求。
代理运行时（如 LangGraph）
代理运行时提供了在生产中运行代理的工具。 支持的工具可能包括：
- 持久执行：代理在出现故障时仍能持续运行，并且可以长时间运行，从中断处恢复。
- 流式传输：支持流式工作流和响应。
- 人在回路：通过检查和修改代理状态来纳入人工监督。
- 持久化：状态管理的线程级和跨线程持久化。
- 低级控制：直接控制代理编排，无需高级抽象。
LangGraph 是一个低级编排框架和运行时，用于构建、管理和部署长期运行的有状态代理。
代理框架通常是更高级别的并且在代理运行时上运行。 例如，LangChain 1.0 是建立在 LangGraph 之上的。
代理运行时的其他示例包括 Temporal、Inngest 和其他持久执行引擎。
何时使用 LangGraph
在以下情况下使用 LangGraph：
- 您需要对代理编排进行细粒度、低级别的控制。
- 您需要长期运行、有状态代理的持久执行。
- 您正在构建结合了确定性步骤和代理步骤的复杂工作流。
- 您需要用于代理部署的生产就绪基础设施。
Agent harness（代理执行支架，如 Deep Agents SDK）
Agent harness 是一种带有明确设计取向的执行支架，内置一组工具与运行能力，用于构建复杂、长期运行的 Agent。 支持的工具可能包括：
- 规划功能：使用待办事项列表跟踪多个任务。
- 任务委派：委派工作并使用子代理保持上下文干净。
- 文件系统：对不同可插拔存储后端上的文件进行读写访问。
- 令牌管理：对话历史摘要和大型工具结果驱逐。
Deep Agents SDK 构建在 LangGraph 之上，并添加了规划功能、用于上下文管理的文件系统、生成子代理的功能等。 Deep Agents 专为需要规划和分解的复杂、多步骤任务而设计。
示例任务包括处理搜索结果、脚本和其他状态中的 artifact。
其他 Agent harness 示例包括 Claude Agent SDK、Manus 和其他编码 CLI。
何时使用 Deep Agents SDK
在以下情况下使用 Deep Agents SDK：
- 您正在构建长期运行的代理。
- 您正在构建需要处理复杂、多步骤任务的代理。
- 您想要使用预定义的工具，例如文件系统操作、bash 执行和自动化上下文工程。
- 您想要使用预定义的提示和子代理。
特性比较
虽然您可以使用 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents 完成类似的任务，但集成它们的层级有所不同：
| 特征 | LangChain | LangGraph | Deep Agents |
|---|---|---|---|
| 短期记忆 | 短期记忆 | 短期记忆 | StateBackend |
| 长期记忆 | 长期记忆 | 长期记忆 | 长期记忆 |
| 技能 | 多代理技能 | - | 技能 |
| 子代理 | 多代理子代理 | 子图 | 子代理 |
| 人在回路 | 人在回路中间件 | 中断 | interrupt_on 参数 |
| 流式传输 | Agent Streaming | 流式传输 | 流式传输 |