LangChain、LangGraph还是Deep Agents：如何选择合适的层级
通过一个实际运行示例对比LangChain、LangGraph与Deep Agents：何时仅用普通智能体循环即可，何时需要显式图结构，以及何时应规划大型任务。
来源: LangChain vs LangGraph vs Deep Agents: Which One Should You Use?
LangChain、LangGraph 和 Deep Agents 经常被一起提及，因此新手们会以为它们是竞争对手。其实并非如此。它们处于不同的控制层级，关键在于你的问题需要哪一层级的解决方案。
试想规划一个技术博客系列：有时你只是需要一个助手来帮你写作，有时则需要一套包含多个步骤的明确流程。还有些时候任务会更复杂：收集笔记、起草大纲、保存中间成果、制定发布计划。从简单的智能体到受控的工作流，再到完整的智能体工作空间，这种发展过程与这三款工具恰好对应。
每款工具能为你提供什么
LangChain提供了智能体应用的核心构建模块。LangGraph则增加了对工作流程及其状态的掌控能力。Deep Agents则是为那些需要规划、上下文管理、文件处理、内存管理以及任务委派的功能设计的更高级框架。
仅靠定义是无法完全解决问题的，人们混淆的往往不是各个工具的具体功能，而是如何为特定任务选择合适的工具。因此最清晰的比较方式就是重复构建同一个功能三次，观察代码会有哪些变化。
实际示例
这个测试项目是一个AI内容策略助手。你可以向它提交如下请求：
Create a content strategy for a blog series about LangChain, LangGraph, and Deep Agents.
它应当回答五个问题：目标受众是谁、哪种角度最有效、大纲应如何构建、需要考虑哪些风险，以及下一步该做什么。
这里没人追求开发出可直接投入使用的应用程序，重点在于观察同一个想法在三种不同框架下的变化。
LangChain：简单的智能体循环
LangChain适用于那些具有普通智能体循环结构的应用程序：
User question -> Model -> Tools -> Final answer
对于策略助手而言，这意味着有一个智能体，它可以调用若干工具：
lookup_audience_profile()
suggest_content_angles()
当你希望模型、工具、提示词以及结构化输出能够协同工作之时，这是最快的路径，也是你开始构建的起点。
LangGraph：一种明确的流程
现在假设你不想让模型在单个隐藏循环中决定所有事情，而是希望有可见的步骤：
identify_audience
generate_angles
select_angle
draft_outline
review_strategy
那是 LangGraph 的领域。你需要自己明确工作流程：哪些步骤先执行，哪些状态在步骤间转换，以及审核或分支应放在何处。这就好比是让助手包办一切，与为助手定义操作流程的区别。
深度智能体：处理复杂任务的工具
当任务不再只需要一个答案时，深度智能体才真正发挥作用。不必再这样请求：
Create one content strategy.
你是这样要求的：
Plan a four-part article series.
Create notes, choose angles, outline each article, and prepare a publishing checklist.
现在你已拥有一个更接近微型项目文件夹的结构。在此过程中，智能体可能会起草计划、处理大量上下文信息、保存临时文件、记住先前的决策，或将部分任务交给辅助工具处理。Deep Agents提供了用于处理这类复杂任务的特性。后续示例中的代码保持简洁，因为功能的重要性远高于代码量。
实施顺序
首先从LangChain开始，因为这是了解基本智能体架构最简单的方式。接着在LangGraph中重新构建相同的助手，然后再查看Deep Agents版本。最终你应该能够明确了解每种工具的适用场景：LangChain适用于快速构建智能体，LangGraph适用于需要控制流程的场景，而Deep Agents则适用于长时间、多步骤的任务。
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