一、整体认知（先别急着写代码）
核心目标
- LangGraph 是什么
- 基于图（Graph）的 Agent / 工作流框架
- 节点 = 函数 / Agent
- 边 = 流转规则（条件、状态）
- 适合：
- 多步骤推理
- 多 Agent 协作
- 可控、可回溯的 LLM 流程
- Java 目前的现实情况（很重要）
- LangGraph 官方是 Python / JS 优先
- Java 没有官方 LangGraph SDK
- 最终目标
- Java 后端 + AI Agent
- 能做：
- 智能问答系统
- 自动化流程（查询 → 判断 → 调用接口 → 总结）
- 企业级 AI 编排系统
Java 学 LangGraph 的正确姿势：
理解思想 + Java 实现 Agent Graph / 或 Java 调用 Python LangGraph 服务
二、阶段一：Java + LLM 基础（必须）
1️⃣ Java 调用大模型能力
必学
- HTTP Client（RestTemplate / WebClient / OkHttp）
- JSON 解析（Jackson）
- 流式响应（SSE / Streaming）
实战目标
✅ Java 调用 LLM API（如 OpenAI / 通义 / 智谱 / DeepSeek） ✅ 支持：
- 普通对话
- System / User / Assistant 角色
- 多轮上下文
三、阶段二：LangGraph 核心思想（不看代码也要会）
1️⃣ LangGraph 核心概念（必须吃透）
| 概念 | 解释 |
|---|---|
| State | 全局状态（上下文） |
| Node | 执行节点（函数 / Agent） |
| Edge | 节点之间的流转 |
| Conditional Edge | 条件分支 |
| Cycles | 循环（反思、修正） |
| Memory | 状态持久化 |
示例（逻辑层面）
开始 ↓ 问题分析节点 ↓ 是否需要工具？ ├─ 是 → 工具调用节点 → 总结 └─ 否 → 直接总结
2️⃣ 一定要学的 Agent 模式
- ReAct（Reason + Act）
- Plan & Execute
- Reflection（自我纠错）
- Multi-Agent 协作
