Day 9 ✅ 今天做了：学习LangGraph ⏰ 明天计划：学习大模型微调技术 📚 今日感悟： LangGraph 是一个基于图论的编排框架，它突破了传统链式架构的局限，引入了 “状态-节点-边” 的三元架构。它将 AI 应用建模为有状态的有向图，核心价值在于：支持循环、条件分支等动态控制流，并提供状态持久化与断点续传能力。 与传统 LangChain 线性流水线不同，LangGraph 更像一个有状态的“流程图”，适合构建需多轮决策和状态追踪的复杂 Agent。它与 LangChain 并非竞争关系，而是同一生态系统下的协同互补：前者提供丰富的工具组件，后者提供精细的流程编排。掌握两者的协同使用，是从“搭建原型”迈向“生产级系统”的工程进阶。