LangGraph 通过图结构系统性管理循环、分支、中断和恢复场景，核心包含共享状态（State）、可执行节点（Node）和条件边（Edge）。State以TypedDict实现多轮共享数据，Node定义模型/工具调用或状态修改，Edge区分固定路径和需模型决策的分支。相比LangChain的链式结构，LangGraph更适合需人工干预或多状态分支的流程。两种API互不混用，Graph API可视设计强，Functional API适配已有函数改造。执行时通过HITL机制（Human-in-the-loop）在tool调用前中断，记录检查点至内存外数据库（如PostgreSQL/Redis），确保恢复准确。流式执行需输出token级和节点级事件，避免内存存储导致会话中断。选型时：需可视化流程和中断恢复选LangGraph；仅需基础提示词+NLP/检索直接拼接 LangChain；角色分工场景建议CrewAI；需完整权限沙箱机制则参考AgentScope标准。