什么是 LangGraph4J？
LangGraph4J 是专为 Java 生态设计的智能体工作流框架。它借鉴了 Python 中 LangGraph 的成功经验，与 LangChain4J 和 Spring AI 等主流 Java LLM 框架深度集成，让 Java 开发者能够轻松构建复杂的多智能体系统。
其核心价值在于通过可视化的方式定义整个工作流程，降低 AI 应用开发门槛，提升开发效率。
核心优势
1. 可视化工作流构建
LangGraph4J 提供了直观的可视化界面，支持像搭积木一样组合不同的智能体和工具。主要特性包括：
- 模板化开发：支持快速复用预设模板
- 代码生成：将图形化流程转换为可执行 Java 代码
- 所见即所得：可视化界面直接反映最终执行逻辑
2. 强大的状态管理机制
该框架内置了完善的状态管理机制，自动处理上下文传递和状态更新。关键特性如下：
- 多通道数据聚合与更新策略
- 支持覆盖更新、列表追加、数值累加等多种 Reducer 策略
- 自动化的状态持久化和恢复
3. 多智能体协同工作
通过直观的构建方式，让复杂的多智能体协作变得清晰可控。
快速上手
环境准备
在 Maven 项目中添加 LangGraph4J 依赖：
<dependency>
<groupId>org.bsc.langgraph4j</groupId>
<artifactId>langgraph4j-core</artifactId>
<version>1.7.7</version>
</dependency>
核心概念理解
- StateGraph：定义应用结构的主要类，通过添加节点和边来创建图结构。
- AgentState：代表图的共享状态，是一个可传递的状态容器，每个节点都可以读取和更新它。
- 节点与边：节点执行具体操作，边定义控制流在节点间的传递路径。
实战演练
创建一个包含两个节点的简单图：greeter（问候节点）和 responder（响应节点）。
- 定义状态结构：包含消息列表
- 实现节点逻辑：问候节点添加问候语，响应节点根据问候语生成回复
- 组装图结构：连接节点和边
- 编译并执行：将图转换为可运行的程序
开发体验
LangGraph4J Studio 提供了完整的 Web UI 开发环境，支持：
- 实时监控：查看节点执行状态和状态变更过程
- 断点调试：在任意节点设置断点，检查中间状态
