本技能面向 LangGraph 代码编写、修改与调试，提供概念、设计方法与实现边界说明。
用途 在编写任何 LangGraph 代码时调用，帮助理解并正确使用 StateGraph 构建有状态图。
主要能力
- StateGraph：构建有状态图的主类，执行前必须先 compile()。
- 节点：执行工作并更新状态的函数，返回部分状态更新而非直接修改状态。
- 边：定义执行顺序，包括静态边与条件边；START/END 标记入口与出口，START 仅作入口。
- 状态与 Reducer：控制状态更新如何合并。默认无 reducer 时覆盖值；使用 operator.add / concat 等 reducer 追加列表（如消息历史、日志）；也可自定义 reducer 实现复杂合并。
- 路由与并行：add_edge 用于固定流转，add_conditional_edges 依据状态动态分支，Command 同时更新状态并路由，Send 从条件边扇出并行 worker（结果字段需配 reducer）。
- 运行方式：graph.invoke(input, config) 运行至完成并返回最终状态；stream 支持 values（每步完整状态）、updates（状态增量）、messages（LLM token 与元数据，适合聊天 UI）、custom（用户自定义数据，用于进度指示）。
- 错误处理：瞬时错误（网络、限流）用 RetryPolicy；LLM 可恢复的工具错误交给 ToolNode(handle_tool_errors=True)，以 ToolMessage 返回；用户可修复的缺失信息用 interrupt 收集；意外错误向上抛出。
使用方式 资料建议按五步设计：先画出工作流并拆分离散步骤，每步对应一个节点；再识别每个节点类型（LLM、数据、动作或用户输入），确定静态上下文（提示词）、动态上下文（来自状态）、重试策略与预期结果；随后设计状态作为所有节点共享内存，存原始数据并在节点内按需格式化提示词；然后实现节点函数（接收状态、返回部分更新）；最后用边连接、添加条件路由，必要时带 checkpointer 编译。
实现参考 若编写、修改或调试代码，先根据现有文件判断项目语言，再阅读对应参考：Python 读 references/python.md，TypeScript 读 references/typescript.md；仅当任务涉及两种语言时都读。纯概念问题无需加载。磁盘持久化 checkpointer、interrupt_before 审批门、子图组合、状态内错误路由、LangSmith 追踪与流式配置，需在上述语言参考之后阅读 references/production-patterns.md。
Command 与边界 Command 字段包括 update（状态更新）、goto（下一节点）、resume（interrupt 后恢复值）。Python 可用 Command[Literal["node_a", "node_b"]] 声明合法目标；TypeScript 通过 addNode 第三参数 { ends: ["node_a", "node_b"] } 声明。注意 Command 只新增动态边，add_edge/addEdge 定义的静态边仍会执行，因此需同时考虑两条路由。循环应通过具名节点路由。
适用场景 需要细粒度控制智能体编排、复杂分支/循环工作流、人在回路与持久化时使用；快速原型可选 LangChain agents，简单无状态工作流可选 LangChain 直接调用，需要开箱即用功能可选 Deep Agents。
限制 资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与性能数据，暂未提供。