1、核心架构差异传统 Chain线性思维----- 是个有向无环图-----解决的是线性问题(固定流程的问题)# LangChain 传统方式 - 线性执行 from langchain.chains import LLMChain, SimpleSequentialChain chain1 LLMChain(llmllm, promptprompt1) chain2 LLMChain(llmllm, promptprompt2) chain3 LLMChain(llmllm, promptprompt3) # 固定顺序执行 full_chain SimpleSequentialChain(chains[chain1, chain2, chain3]) result full_chain.run(input)LangGraph图思维-----是个有向循环图------解决复杂流程问题# LangGraph 方式 - 图形化流程 from langgraph.graph import StateGraph workflow StateGraph(AgentState) workflow.add_node(research, research_func) workflow.add_node(analyze, analyze_func) workflow.add_node(decide, decision_func) # 灵活的路由控制 workflow.add_conditional_edges(decide, router, { need_more_info: research, sufficient: finalize }) workflow.add_edge(research, analyze)2、选型对比维度1. 流程复杂度维度传统ChainLangGraph适用场景简单线性流程复杂分支循环条件分支困难需要自定义原生支持条件变循环处理几乎不可能天然支持循环动态路由需要大量if判断声明式路由参数选择建议本人建议直接使用 LangGraph 开发成本差不多 功能丰富可扩展灵活性高3. 总结简单规则如果流程是 A → B → C 这样的直线用 Chain如果流程是 流程图有判断、循环、分支 人工介入用 LangGraph复杂度阈值3 步以内的线性任务 → Chain需要条件判断、循环、多角色协作 → LangGraph