LangChain vs LangGraph
| 对比维度 | LangChain | LangGraph |
|---|---|---|
| 架构设计 | 链式（Chain-based），线性流程 | 图状（Graph-based），支持 DAG（有向无环图） |
| RAG 典型实现 | RetrievalQA 链，顺序执行：查询 → 检索 → 生成 | 可分解为多个节点，支持动态路由、多轮检索 |
| 复杂任务处理 | 需要嵌套链，适用于简单到中等复杂度任务 | 原生支持复杂逻辑、条件分支、循环 |
| 并行处理能力 | 顺序执行为主，并行需额外实现 | 内置并行执行，可同时运行独立节点 |
| 状态管理 | 通过 Memory 组件管理 | 更灵活，可跟踪全局状态 |
| 调试与可观察性 | 基本回调系统，调试较简单 | 完整执行跟踪，可视化更直观 |
| 学习曲线 | 较低，适合快速上手 | 较高，需理解图计算概念 |
| 性能 | 简单任务开销小 | 复杂任务更高效（支持并行） |
| 适用场景 | 标准问答、简单 RAG、快速原型 | 多阶段 RAG、动态决策、企业级应用 |
| 错误处理 | 相对简单 | 更健壮，支持节点级错误恢复 |
| 扩展性 | 适合小型到中型项目 | 更适合大型、高定制化系统 |
总结：
- LangChain：适合简单、线性的
RAG任务，开发速度快，学习成本低。 - LangGraph：适合复杂、动态的
RAG系统，支持并行、条件分支和循环，适合企业级应用。