LangChain和LangGraph 里面的 `create_react_agent`有什么不同

这两个函数虽然名称相同，但来自不同的库（LangChain 和 LangGraph），它们在实现和使用上有一些关键区别：

主要区别

LangChain 的 create_react_agent

from langchain.agents import create_react_agent

# 典型用法
agent = create_react_agent(
    llm=llm,
    tools=tools,
    prompt=prompt
)

特点：

• 基于 ReAct (Reasoning + Acting) 框架
• 适合单次执行的简单任务
• 执行是线性的，没有循环或复杂控制流
• 状态管理相对简单

LangGraph 的 create_react_agent

from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 典型用法
agent = create_react_agent(
    llm=llm,
    tools=tools,
    prompt=prompt
)

特点：

• 同样基于 ReAct 框架，但在图结构中实现
• 支持循环执行和复杂控制流
• 可以处理多轮对话和复杂任务
• 提供更强大的状态管理和追踪能力
• 可以与其他图节点组合创建更复杂的代理

如何选择

1. 选择 LangChain 版本 当：

   • 你只需要简单的单次任务执行
   • 不想引入额外的 LangGraph 依赖
   • 任务流程是线性的

2. 选择 LangGraph 版本 当：

   • 你需要处理复杂、多步骤的任务
   • 需要循环执行或条件分支
   • 需要更强大的状态管理
   • 计划将代理集成到更大的工作流中

代码示例对比

LangChain 版本

from langchain.agents import create_react_agent
from langchain import hub

prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = agent_executor.invoke({"input": "查询北京天气"})

LangGraph 版本

from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain import hub

prompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)

# 可以定义更复杂的工作流
workflow = ...
workflow.add_node("agent", agent)
# 添加其他节点和边...

总结

虽然两者都实现了 ReAct 代理模式，但 LangGraph 的版本提供了更强大的工作流控制能力，适合构建复杂的多步骤代理系统。如果你只需要基本的代理功能，LangChain 的版本可能更简单直接。