用途：构建复杂、多步骤、可靠且可调试的 AI 工作流，支持长时间运行操作。
核心概念（图结构）：State 是显式定义的 schema（TypedDict 或 Pydantic），用于跟踪智能体的记忆快照；Nodes 是执行工作的函数（调用 LLM、运行工具、修改状态）；Edges 是节点之间的流转逻辑，包含基于 LLM 输出的条件边。
架构模式：资料列出三类知识模块，包括 A. ReAct Agent（标准）、B. Plan-and-Execute（进阶）、C. Human-in-the-Loop（人在回路）。
使用方式与限制：本次资料仅提供上述概念与模式概述，未给出安装命令、代码示例、具体 API 用法、版本依赖、收费与平台信息，这些内容暂未提供。