2025年5月，旧金山举行的红杉资本AI峰会落幕。
OpenAI创始人Sam Altman、谷歌首席科学家Jeff Dean在内150余位全球顶级AI从业者与投资人，首次达成了一个行业共识——AI的下一站不再只是卖工具，而是卖成果（Software as an Outcome）。
更直白来说，Agent时代的大幕，正式拉开了。
短短两个月后，这个概念便迎来了最强背书：7月17日，OpenAI正式推出ChatGPT Agent，集成了深度研究工具Deep Research与操作执行工具Operator，这个Agent可以通过一站式的自动化协作完成各种复杂任务。
国内团队也没有落后，据透露：
- 字节跳动已有7个团队全速布局Agent，其中部分团队甚至已经开始小范围内测；
- 阿里旗下的夸克，已明确内部定位为超级Agent，试图从信息搜索直接跨越到个人助理赛道；
- 腾讯更为激进，为了宣传Agent，直接将推广下沉到农村墙面广告。
然而，与以往不同的是，这一次站在舞台中间的，更多是一些名不见经传的小公司甚至迷你创业团队。
3月，一个名为Manus的Agent上线测试，内测邀请码价格迅速被炒至10万人民币，依旧一号难求。几乎同时期，GenSpark、Lovart等公司也快速入场。
但真正震撼的数据，还在后面。
根据CB Insights最新披露的全球20家顶级AI Agent初创公司的财务数据来看，这些公司创造的商业价值和人效之高，已远远超过传统科技巨头：
- AI编程领域明星公司Cursor，年化经常性收入（ARR）高达5亿美元，人均创收320万美元，远超绝大部分传统软件公司。
- 专注招聘Agent的创业公司Mercor，人均年创收高达450万美元，形成对比，微软的人均收入仅180万美元，Meta仅220万美元——也就是说，Mercor这个不到5年的小公司，人效直接超越了微软2.5倍，Meta超过2倍。
这样的精品团队在Agent的浪潮中不胜枚举。
小团队+创意+场景，就能搭建出一个强大的AI Agent，打造一个昼夜不停服务全球市场的超级印钞机。
但你是否想过，为什么是2025年？为什么是Agent？
答案很简单：大模型之外，Agent技术框架也已足够成熟。
01
框架与Agent
谈到Agent崛起，必然绕不开其背后的开发框架。在Agent领域，LangGraph已经成为了新一代AI应用开发范式的事实标准。
LangGraph最初是从广受欢迎的LangChain中孵化出来的独立项目，其独特之处在于首次从根本上突破了此前AI开发框架单一、线性的限制，实现了多角色、多路径、循环式的复杂工作流。
这是什么概念？
在传统Agent框架LangChain中，AI的执行路径是固定且线性的，AI只是被动地响应用户指令。
而LangGraph的出现，则首次允许开发者定义一个复杂的认知架构，实现多角色协作和灵活任务分配——换句话说，真正实现了Multi-Agent的可能性。
这又引出一个新的问题，Multi-Agent为什么重要？
因为AI要真正解决复杂的任务，就必须具备规划、记忆、决策和执行的全链条协同能力。一个单一的Agent很难同时做到这一切，但多角色分工、各自调用最适合的工具完成子任务，再进行结果汇总，这才是Agent落地的理想模式。而这种复杂的AI Agent系统的开发能力，正是LangGraph作为底层编排框架着力支持的。
02
为什么说LangGraph是开发Agent的必修课？
LangGraph对于Agent产业的意义，可以用三个关键维度来理解：
第一，让Multi-Agent开发从不可能变成标配。
过去的Agent还只是聊天机器人，最多是集成简单的工具API，但未来的Agent则需要处理更复杂、更精细的任务链条，LangGraph的出现第一次让多Agent协作从概念成为现实。
第二，LangGraph首先实现了Agent运行的可观测、可控制。
传统Agent最大的问题是黑箱，开发者无法清晰追踪Agent的决策路径，难以调试，更无法优化。而LangGraph与可视化追踪工具LangSmith紧密集成，让开发者得以清晰地看到Agent内部的状态流转和决策路径，真正将Agent从黑箱变成了透明工厂。
这意味着开发者第一次有能力精细化控制Agent，进而持续优化Agent表现，确保AI的行动符合预期。
第三，LangGraph提供了完整的工程化解决方案。
一个优秀的AI开发框架，不能只停留在概念阶段，必须支持规模化落地部署。LangGraph是一个完整的全栈平台，提供了从Agent编排到生产环境部署的全流程支持。
通过其提供的LangGraph Platform，开发者可以一站式完成智能体的部署、任务队列管理、并发扩展和状态持久化等工程化需求，大幅降低了Agent从实验室走向市场的门槛。
03
为什么每个Agent开发者都必读这本书？
LangGraph很好，但也有不少开发者抱怨它：
文档混乱不好读——当然，这对于一个还在不断快速发展的行业与新兴事物来说，混乱中前进，可能是常态。
过度复杂——样板代码和抽象层太多，学习门槛不低。
但这正是你需要**《LangGraph 实战：构建新一代 AI 智能体系统》**这本书的原因。
本书的几位作者皆为资深开发者，拥有多年AI与后端工程经验，曾深入研究并撰写过关于LangChain的技术专栏和图书，对该公司产品的发展脉络和设计理念有深入理解。其中，海立老师作为 LangChain官方社区在中国目前唯一的技术大使（LangChain Ambassador），从LangChain到LangGraph，他是少数一路追踪、实战过这条技术演进路径的人之一。
与此同时，几位老师的写作风格是循序渐进，强调实战落地，不故作高深，哪怕你是第一次接触LangGraph，也能顺利入门，快速建立完整的技术认知。
