用途：为 LangGraph 应用提供架构决策参考，帮助在选型、状态管理、图结构、持久化、多智能体、流式输出、人机协同和错误处理上做出取舍。
主要能力：给出何时使用 LangGraph 的判断依据（有状态对话、人机协同、复杂控制流、多智能体协作、持久化、流式、可靠性），并列出应改用替代方案的场景（单次 LLM 调用、线性流水线、无状态工具调用、简单 RAG、批处理）。状态层面比较 TypedDict 与 Pydantic，说明 reducer 选择（add_messages、operator.add、LastValue、自定义 lambda、Overwrite）及状态大小处理（小状态入 state，大数据用 Store 引用）。图结构层面讨论单图与子图、条件边与 Command、静态与动态路由。持久化层面比较 InMemorySaver、SqliteSaver、PostgresSaver 与自定义实现，并说明子图 checkpointer 的继承、独立与关闭选项。多智能体给出 Supervisor、Peer-to-Peer、Handoff 三种模式。流式列出 updates、values、messages、custom、debug 模式及子图流式。人机协同说明 interrupt_before、interrupt_after、节点内 interrupt() 与恢复方式。错误处理含 RetryPolicy 与回退路由，扩展性含水平扩展、性能优化与 recursion_limit、RemainingSteps 等资源限制。
使用方式：按文中 Gates 顺序逐项检查（替代方案、状态契约、checkpointer、循环与易错节点），再对照决策清单实施。
适用场景：需要多轮记忆、审批门、循环分支、多智能体或断点恢复的 LangGraph 项目。
限制：资料未提供具体版本、安装命令、价格与平台信息；示例代码仅作示意，实际 API 以官方文档为准。