2026年的LangChain已全面演进为以LangGraph为核心的图控编程范式。这份指南将直接带你切入最新版本（v0.8+）的核心。

一、2026年LangChain核心认知（先破后立）

⚠️ 零基础警告：如果你搜到教程让你from langchain.chains import LLMChain，请直接关掉——那已经是“化石版本”。

二、环境搭建（5分钟）

bash

创建虚拟环境

python -m venv langchain_env
source langchain_env/bin/activate # Windows用 langchain_env\Scripts\activate

安装核心包（2026推荐版本）

pip install langgraph langchain-core langchain-openai langchain-community
pip install tavily-python # 搜索引擎工具
pip install chromadb # 向量数据库

在项目根目录创建 .env 文件：

text

OPENAI_API_KEY=your_key_here
TAVILY_API_KEY=your_key_here

三、入门第一步：从“单节点聊天”开始

这是最简的LangGraph应用，替代了旧版的ChatOpenAI直接调用：

python

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END
from langchain_openai import ChatOpenAI

1. 定义状态（就是对话消息列表）

class MyState(MessagesState):
pass # 继承自带messages字段

2. 定义模型

model = ChatOpenAI(model=”gpt-4o-mini”)

3. 定义节点函数

def chat_node(state: MyState):
response = model.invoke(state[“messages”])
return {“messages”: [response]}

4. 构建图

builder = StateGraph(MyState)
builder.add_node(“chat”, chat_node)
builder.add_edge(START, “chat”)
builder.add_edge(“chat”, END)

5. 编译并运行

graph = builder.compile()
result = graph.invoke({“messages”: [(“user”, “你好，请介绍一下自己”)]})
print(result[“messages”][-1].content)

🧠 理解要点：State是贯穿全图的“黑板”，每个节点往上面写新数据，下游节点能读取所有历史。

四、实战第一步：让Agent拥有“搜索工具”

这里是2026年标准做法——用ToolNode（不再手写@tool装饰器）：

python

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
from langgraph.prebuilt import ToolNode, tools_condition
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

1. 创建工具

search_tool = TavilySearchResults(max_results=3)

2. 绑定工具到模型

model_with_tools = ChatOpenAI(model=”gpt-4o-mini”).bind_tools([search_tool])

3. 定义路由节点

def agent(state: MessagesState):
response = model_with_tools.invoke(state[“messages”])
return {“messages”: [response]}

4. 构建图（关键：加入条件边）

builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node(“agent”, agent)
builder.add_node(“tools”, ToolNode([search_tool])) # 工具节点

builder.add_edge(START, “agent”)
builder.add_conditional_edges(“agent”, tools_condition) # 自动判断是否调工具
builder.add_edge(“tools”, “agent”) # 工具结果返回给agent

graph = builder.compile()

5. 运行——它会自动决定是否搜索

result = graph.invoke({“messages”: [(“user”, “2026年欧洲杯冠军是谁？”)]})

💡 对比旧版：你不需要写AgentExecutor，不需要定义AgentType，tools_condition帮你看tool_calls字段自动路由。

五、实战第二步：加入“持久化记忆”（Checkpointer）

这是2026年最实用的升级——支持暂停/恢复/回溯：

python

from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver

创建内存检查点（生产用PostgresSaver）

with SqliteSaver.from_conn_string(“”) as checkpointer:
graph_with_memory = builder.compile(checkpointer=checkpointer)

第一次对话（指定thread_id）

config = {“configurable”: {“thread_id”: “user_123”}}
response1 = graph_with_memory.invoke(
{“messages”: [(“user”, “我叫小明”)]},
config=config
)

第二次对话——它记得你叫小明

response2 = graph_with_memory.invoke(
{“messages”: [(“user”, “我叫什么名字？”)]},
config=config
)
print(response2[“messages”][-1].content) # 输出：你叫小明

🔑 核心概念：thread_id相当于“会话房间号”，检查点自动保存每轮状态，甚至支持graph.get_state(config)查看历史快照。

六、实战第三步：多节点“人工审核”工作流（模拟真实业务）

这是一个模拟“AI写文章→人工审核→修改或发布”的流程：

python

from typing import Literal
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState

class WorkflowState(MessagesState):
draft: str # 草稿内容
approved: bool # 是否通过

def writer(state: WorkflowState):

AI生成草稿

response = ChatOpenAI(model=”gpt-4o-mini”).invoke(
state[“messages”] + [(“system”, “写一篇100字的产品介绍”)]
)
return {“draft”: response.content}

def reviewer(state: WorkflowState):

模拟人工审核（实际可由用户输入）

这里演示条件路由：如果草稿包含”免费”则通过，否则驳回

if “免费” in state[“draft”]:
return {“approved”: True}
else:
return {“approved”: False}

def publisher(state: WorkflowState):

最终发布

print(f”✅ 已发布：{state[‘draft’]}”)
return {“messages”: [(“system”, “发布成功”)]}

def reviser(state: WorkflowState):

驳回后修改

response = ChatOpenAI(model=”gpt-4o-mini”).invoke([
(“system”, f”用户说：’{state[‘draft’]}’ 不够好，请加入’免费’关键词重新写”)
])
return {“draft”: response.content, “approved”: False} # 重置状态

构建图

builder = StateGraph(WorkflowState)
builder.add_node(“writer”, writer)
builder.add_node(“reviewer”, reviewer)
builder.add_node(“publisher”, publisher)
builder.add_node(“reviser”, reviser)

builder.add_edge(START, “writer”)
builder.add_edge(“writer”, “reviewer”)

条件边：审核通过则发布，否则修改

def route_after_review(state: WorkflowState) -> Literal[“publisher”, “reviser”]:
return “publisher” if state[“approved”] else “reviser”

builder.add_conditional_edges(“reviewer”, route_after_review)
builder.add_edge(“reviser”, “writer”) # 修改后回到writer重新生成

app = builder.compile()
app.invoke({“messages”: []})

🎯 这个案例揭示了LangGraph的本质：它不是“链”，而是“带状态的工作流引擎”。

七、2026年必学的高级特性（简要指引）

八、零基础学习路线建议（按周）

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