A tutorial and reference for building AI agents with LangGraph, covering ReAct agents, state graphs, tool integrations, retrieval patterns, and human in the loop workflows.
Claude Code
$ npx -y skills add luochang212/dive-into-langgraph --agent claude-code
Codex
$ npx skills add luochang212/dive-into-langgraph -a codex
Cursor
$ npx skills add luochang212/dive-into-langgraph -a cursor
Gemini CLI
$ npx skills add luochang212/dive-into-langgraph -a gemini-cli
GitHub Copilot
$ npx skills add luochang212/dive-into-langgraph -a github-copilot
OpenCode
$ npx skills add luochang212/dive-into-langgraph -a opencode
Windsurf
$ npx skills add luochang212/dive-into-langgraph -a windsurf
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本教程已转为 Agent Skill。现在无需使用人脑学习本教程，只需要为你的 Claude Code 安装本 Skill，即可写出高质量的 LangChain 和 LangGraph 代码。详见：SKILL.md
使用 npx 安装本 Skill (dive-into-langgraph)：
npx skills add luochang212/dive-into-langgraph
2025 年 10 月中旬，LangGraph 发布 1.0 版本。开发团队承诺这是一个稳定版本，预计未来接口不会大改，因此现在正是学习它的好时机。
这是一个开源电子书项目，旨在帮助 Agent 开发者快速掌握 LangGraph 框架。LangGraph 是由 LangChain 团队开发的开源智能体框架。它功能强大，你要的记忆、MCP、护栏、状态管理、多智能体它全都有。LangGraph 通常与 LangChain 一起使用：LangChain 提供基础组件和工具，LangGraph 负责工作流和状态管理。因此，两个库都需要学习。为了让大家快速入门，本教程将两个库的主要功能提取出来，分成 14 个章节进行介绍。
uv sync
依赖包列表
pyproject.toml 声明的主要依赖如下，精确版本以 uv.lock 为准：
pydantic
python-dotenv
rank-bm25
langchain[mcp,openai]
langchain-text-splitters
langchain-tavily
langgraph
langgraph-cli[inmem]
langgraph-checkpoint-sqlite
langgraph-checkpoint-redis
langmem
ipynbname
fastmcp
bs4
requests
scikit-learn
supervisor
jieba
ddgs
deepagents
首次克隆后安装仓库的 pre-commit Hook：
uv run pre-commit install
Hook 会在每次提交前检查全仓 Ruff 格式和 lint，但不会自动改写文件。手动执行同一套 CI 检查：
uv run pre-commit run --all-files
本教程的内容速览：
| 序号 | 章节 | 主要内容 |
|---|---|---|
| 1 | 快速入门 | 创建你的第一个 ReAct Agent |
| 2 | 状态图 | 使用 StateGraph 创建工作流 |
| 3 | 中间件 | 使用自定义中间件实现四个功能：预算控制、消息截断、敏感词过滤、PII 检测 |
| 4 | 人机交互 | 使用内置的 HITL 中间件实现人机交互 |
| 5 | 记忆 | 创建短期记忆、长期记忆 |
| 6 | 上下文工程 | 使用 State、Store、Runtime 管理上下文 |
| 7 | MCP Server | 创建 MCP Server 并接入 LangGraph |
| 8 | 监督者模式 | 使用官方推荐的 subagents-as-tools 模式实现监督者 |
| 9 | 并行 | 如何实现并发：节点并发、@task 装饰器、Map-reduce、Sub-graphs |
| 10 | RAG | 三种方式实现 RAG：向量检索、关键词检索、混合检索 |
| 11 | 网络搜索 | 实现联网搜索：DashScope、Tavily、DDGS 和 Exa MCP |
| 12 | Deep Agents | 简单介绍 Deep Agents |
| 13 | Gradio APP | 基于 Gradio 开发流式对话智能体应用 |
| 14 | 附录：调试页面 | 介绍 langgraph-cli 提供的调试页面 |
[!NOTE]
承诺：本教程完全基于 LangGraph v1.0 编写，不含任何 v0.6 的历史残留。
langgraph-cli 提供了一个可快速启动的调试页面。
langgraph dev
详见：附录
第 13 章 开源了一个基于 Gradio + LangChain 实现的智能体应用，效果如下。你可以为这个应用添加更多功能，定制专属于你的智能体。
详见：/app
官方文档：
官方教程：
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Fetches up-to-date documentation and code examples for libraries, frameworks, SDKs, CLI tools and cloud services, so an AI agent can answer API questions and generate code against current references.
@upstashGives Claude Code skills and agents for writing React documentation on react.dev, covering MDX components, voice and style rules, blog post structure, and interactive Sandpack code examples.
@reactjsAn agent skill that turns complex terminal output into styled HTML pages you actually want to read. Ask your agent to explain a system architecture, review a diff, or compare requirements against a plan.
@nicobailonA WYSIWYG markdown editor so you can edit markdown files like a Google Doc or Notion page, with a desktop app and web UI for navigation, search, and wiki-style linking. It also ships skills for working in codebase wiki, personal CRM, and knowledge base projects.
@inkeepA tutorial and reference for building AI agents with LangGraph, covering ReAct agents, state graphs, tool integrations, retrieval patterns, and human in the loop workflows. Install it with the command on its page. It includes dive-into-langgraph. Its skills do not fire on their own yet. Free and open source.
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