一、整体认知（先别急着写代码）
🎯 你要搞清楚 3 件事
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LangGraph 是什么
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基于 图（Graph） 的 Agent / 工作流框架
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节点 = 函数 / Agent
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边 = 流转规则（条件、状态）
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适合：
- 多步骤推理
- 多 Agent 协作
- 可控、可回溯的 LLM 流程
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Java 目前的现实情况（很重要）
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LangGraph 官方是 Python / JS 优先
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Java 没有官方 LangGraph SDK
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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
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最终目标
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Java 后端 + AI Agent
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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
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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
2️⃣ Prompt Engineering（工程化角度）
重点
- Prompt 模板化
- Few-shot
- Role / Task / Constraints
- 输出结构（JSON）
实战
你是一个Java后端专家
请按JSON格式返回：
{
"analysis": "",
"result": ""
}
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
四、阶段三：用 Java「复刻」LangGraph 思想（核心）
⚠️ 这是 Java 学 LangGraph 的关键价值点
1️⃣ 用 Java 实现 Graph 状态机
技术选型
- 状态对象：POJO
- 节点：Function<State, State>
- 图结构：Map<Node, List>
核心结构示意
class GraphState {
String question;
String analysis;
String result;
}
interface Node {
GraphState execute(GraphState state);
}
class Edge {
Predicate<GraphState> condition;
Node target;
}
➡️ 这一步你会真正理解 LangGraph 在干什么
2️⃣ 实战项目（强烈建议）
🔥 项目 1：智能问答工作流
流程：
用户问题
→ 分析意图
→ 是否查数据库？
→ 是否调用接口？
→ 汇总回答
🔥 项目 2：自动化需求分析 Agent
需求输入
→ 拆任务
→ 生成接口设计
→ 输出接口文档
五、阶段四：Java + Python LangGraph 混合架构（企业推荐）
方案一：Java 调用 Python LangGraph 服务 ⭐⭐⭐⭐⭐
架构
前端
↓
Java 后端（Spring Boot）
↓ REST / gRPC
Python LangGraph Agent 服务
优点
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Java 负责：
- 权限
- 业务
- 数据库
-
Python 负责：
- Agent
- Graph
- 推理
技术点
- FastAPI + LangGraph
- Java WebClient 调用
- 状态 ID / Trace ID
方案二：Java Agent 编排 + LLM API
适合：
- 不想引 Python
- 内网环境
- 强控制流程
六、阶段五：进阶能力（拉开差距）
1️⃣ 状态 & 记忆
- Redis / DB 存 State
- 可恢复 Graph 执行
2️⃣ 可观测性
- 每个 Node 打日志
- 保存 Prompt / Response
- 支持回放（Replay）
3️⃣ 安全与限流
- Prompt 注入防护
- Token 限制
- 并发控制
七、推荐学习顺序（清单）
✅ 第 1 周
- Java 调 LLM API
- Prompt 结构化输出
✅ 第 2 周
- 学 LangGraph 概念（看 Python 示例）
- 画流程图
✅ 第 3 周
- Java 实现简版 Graph Engine
✅ 第 4 周
- Java + Python LangGraph 服务化
八、你适合的路线建议（结合你的背景）
你是 偏工程 + 后端/前端经验 的背景（而不是纯算法）：
👉 强烈建议走：
Java 主业务 + LangGraph 思想 + Python Agent 服务
这在公司里：
- 好落地
- 好维护
- 好扩展
- 不会被 Python-only 限死
