LangChain vs LangGraph vs Dify：三大LLM开发框架全景对比

一、框架定位速览

框架	核心定位	技术层级	典型用户
LangChain	链式组件编排框架	代码层	AI开发者
LangGraph	有状态工作流引擎	代码层	高级AI工程师
Dify	低代码LLM应用平台	平台层	产品经理/业务专家

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二、核心特性对比

1. LangChain：模块化乐高

# 典型链式调用示例
chain = (
    prompt_template 
    | llm 
    | output_parser
)

核心优势：

• 200+预制工具（Tools）和组件
• 标准化RAG实现流程
• 丰富的第三方集成（OpenAI/Anthropic等）

2. LangGraph：复杂流程控制器

# 图工作流示例
builder = StateGraph(initial_state)
builder.add_node("generate", generate_content)
builder.add_conditional_edges(
    "generate",
    route_to_approval_or_revise
)

突破性能力：

• 循环执行（Agent自动纠错）
• 动态路由（基于LLM决策的分支）
• 并行节点执行

3. Dify：企业级应用工厂

开箱即用功能：

• 可视化Prompt工作室
• 多租户权限管理
• 使用量监控仪表盘
  在这里插入图片描述
  

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三、技术架构差异

执行模型对比

维度	LangChain	LangGraph	Dify
最小执行单元	Chain/Agent	Node	预构建技能（Skill）
状态管理	无状态（需额外存储）	内置State对象	会话级上下文
错误处理	Try-catch包装	节点级重试机制	全局异常捕获

扩展机制

• LangChain：自定义Tools和Chains
• LangGraph：Python函数即节点
• Dify：插件市场+API Hook

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四、选型指南

何时选择LangChain？

✅ 需要快速验证LLM基础能力
✅ 构建标准RAG流水线
✅ 已有LangChain生态集成需求

何时选择LangGraph？

✅ 涉及多Agent协作系统
✅ 需要循环执行（如自动纠错）
✅ 复杂业务规则（动态路由）

何时选择Dify？

✅ 非技术团队主导AI项目
✅ 需要快速上线Web应用
✅ 企业级权限审计需求

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五、实战案例解析

案例1：智能客服系统

方案	实现方式	开发周期
LangChain	链式组合意图识别+回复生成	2人日
LangGraph	带人工转接的对话状态机	5人日
Dify	使用客服模板+知识库微调	0.5人日

案例2：研究报告生成

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六、混合架构建议

推荐组合方案

1. Dify 作为前端交互层
2. LangGraph 编排核心业务流程
3. LangChain 实现标准化工具

# 混合架构代码示例
dify_api = DifyClient()
langgraph_node = StateGraphNode(langchain_tool)

workflow = StateGraph()
workflow.add_node("dify_input", dify_api.get_input)
workflow.add_node("process", langgraph_node)

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七、未来演进预测

框架	2024路线图重点
LangChain	增强多模态链式调用
LangGraph	分布式节点执行支持
Dify	企业级CI/CD流水线集成

作者建议：对于初创团队，建议从LangChain快速起步；当业务复杂度达到临界点时，再引入LangGraph进行重构。