dive-into-langgraph

围绕 LangGraph 1.0 的中文指南，含 11 章离线参考文档与示例脚本，讲解 ReAct Agent、状态图、中间件、人机交互、记忆、上下文工程、MCP Server、监督者模式、并行、RAG 与网络搜索，运行示例需 Python 环境及模型与搜索服务。

luochang212

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最近更新 2026-05-11 17:28:08

分类：开发依赖：代码执行 / 第三方 API / MCP 服务 / 内部调用大模型应用场景：代码生成 / API 集成 / 概念解释 / 教学辅导

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent，它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill： npx secure-skills-cli add dive-into-langgraph

Metadata

name: dive-into-langgraph
description: A comprehensive guide and reference for building agents using LangGraph 1.0, including ReAct agents, state graphs, and tool integrations.

Dive Into LangGraph

LangGraph 是由 LangChain 团队开发的开源 Agent 框架。v1.0 是稳定版本，框架能力全面升级，支持中间件、状态图、多智能体等高级功能。本 skill 内容由《LangGraph 1.0 完全指南》提供。

LangGraph 1.0 完全指南：

在线文档：https://luochang212.github.io/dive-into-langgraph/
GitHub：https://github.com/luochang212/dive-into-langgraph

安装依赖

基础依赖：

pip install \
  langgraph \
  "langchain[openai]" \
  langchain-community \
  langchain-mcp-adapters \
  python-dotenv \
  pydantic

环境变量

使用模型供应商的大模型需要设置环境变量，推荐使用阿里云百炼（DashScope）的模型：

# 阿里云百炼 (DashScope)
# 获取地址: https://bailian.console.aliyun.com/
DASHSCOPE_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key_here

# 火山方舟 (ARK)
# 获取地址: https://console.volcengine.com/ark/
ARK_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
ARK_API_KEY=your_api_key_here

# 或者其他模型供应商...

请将环境变量添加到 .env 文件，并填入你的 API key。

章节概览

序号	章节	内容简介	在线阅读	离线阅读
1	快速入门	创建你的第一个 ReAct Agent	在线	本地
2	状态图	使用 StateGraph 创建工作流	在线	本地
3	中间件	预算控制、消息截断、敏感词过滤、PII 检测	在线	本地
4	人机交互	使用 HITL 中间件实现人机交互	在线	本地
5	记忆	短期记忆、长期记忆	在线	本地
6	上下文工程	使用 State、Store、Runtime 管理上下文	在线	本地
7	MCP Server	创建 MCP Server 并接入 LangGraph	在线	本地
8	监督者模式	两种方法：tool-calling、langgraph-supervisor	在线	本地
9	并行	节点并发、@task 装饰器、Map-reduce、Sub-graphs	在线	本地
10	RAG	向量检索、关键词检索、混合检索	在线	本地
11	网络搜索	DashScope、Tavily 和 DDGS	在线	本地