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TL;DR: 这篇用一个完整项目把 LangGraph 的核心件拧在一起：一条「AI 起草 → 事实核查 → 人工审核 → 发布」的内容流水线，覆盖状态设计、人审、重试、幂等发布、降级出口。代码可以直接跑（把模型和发布函数换成你的实现），…
TL;DR: Grid Dynamics 把一个 LangGraph 深度研究 agent 整体迁到了 Temporal，删掉数千行自建的重试和恢复代码。这个案例的答案不是「LangGraph 不行」，而是他们的系统真正需要的是 dura…
TL;DR: 2025 年 10 月的 LangGraph 1.0 是分水岭：create react agent 废弃、预置类型大清洗、Python 3.9 出局，而中文互联网的主流教程和三个翻译站还停在 0.x。这篇给一条五步迁移路径…
TL;DR: 先纠正名词：社区说的「LangGraph Platform」在官方语境里已经演进为 Agent Server（运行时）和 LangSmith Deployment（托管产品），选型文章里还在用旧名词的多半内容也旧了。四种部署…
TL;DR: Agent 应用「demo 阶段永远是对的，上线就开始崩」，原因是没人定义过「对」。评测要分三层：最终答案、执行轨迹、工具调用参数。LangGraph 独有的优势是 checkpoint 回放可以当回归工具用：从同一张快照出…
TL;DR: Agent 安全的起点是一个认知转变：模型输出的工具调用是不可信输入，prompt 写得再好也不改变这一点。工程上四道边界：工具按读写权限分级并按用户裁剪、高风险动作过 dry run 和人审、敏感凭证绝不进 state（c…
TL;DR: checkpointer 上线三个月后的三类典型事故：checkpoint 表膨胀拖垮数据库、子包 patch 升级夹带破坏性变更、state schema 演进后旧快照反序列化失败。这篇按事故复盘的格式把它们拆开，数据来自…
TL;DR: 错误处理的常见死法是两个极端：裸奔（一个异常整个图崩）或者一把抓（全部 try/except 吞掉）。正确起手式是先分类。LangGraph 的设计把错误分成四类，每类有不同的处理位置：瞬时错误给 RetryPolicy，模…
TL;DR: 循环图难调试的根源是模型错配：主流 tracing 工具假设执行是一棵 span 树，LangGraph 的执行是一个会回到同一节点的环，报错堆栈在节点边界断掉。对策分三层：排查用 debug 流和快照历史，日常测试用节点级…
TL;DR: LangGraph 的多 agent 有两种主流拓扑：supervisor（中心调度，子 agent 当工具用）和 swarm（对等移交，谁接手谁主导）。先说结论：多 agent 不是能力升级，是用延迟和成本换上下文隔离。需…
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