LangChain技术选型三路径

Deep Agents重交付速度，LangChain重迭代敏捷，LangGraph重流程可控——三者非替代而是分层互补。本文从项目阶段、团队能力和业务需求出发，厘清各自适用边界与隐含代价，提供务实、可落地的LangChain生态技术选型指南。

Deep Agents：开箱即用

Deep Agents是开箱即用的智能体产品，内置上下文压缩、子智能体派生和持久化能力，适合快速构建功能完整的AI助手。但牺牲细粒度控制，不适用于需定制审批流或强确定性逻辑的场景。

LangChain提供模块化组件与经典智能体模板，适合标准场景MVP开发和适度定制。但缺乏原生状态管理与复杂控制流支持，难以应对强条件分支或长周期任务。

LangGraph基于状态图实现确定性编排，支持混合逻辑、人工干预与崩溃恢复，适用于金融、医疗等高可靠场景。但需主动建模状态与流程，开发门槛更高，简单任务属过度设计。