langchain-ai/langgraph：README 來源編輯指南

langchain-ai/langgraph 的 README 將專案描述為「Build resilient agents.」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「README」下寫到：Trusted by companies shaping the future of agents , including Klarna, Replit, Elastic, and more , LangGraph is a low-level orchestration framework for building, managing, and deploying long-running, stateful agents.。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「Why use LangGraph?」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：Human-in-the-loop , directly incorporate human oversight by inspecting and modifying agent state at any point during execution.。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：Durable execution , Build agents that persist through failures and can run for extended periods, automatically resuming from exactly where they left off.。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「README」等段落。可確認的線索包括：For an equivalent JS/TS library, check out LangGraph.js.。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： pip install -U langgraph 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「LangGraph ecosystem」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「Why use LangGraph?」段落提到：LangGraph provides low-level supporting infrastructure for any long-running, stateful workflow or agent:。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：Comprehensive memory , Create truly stateful agents with both short-term working memory for ongoing reasoning and long-term persistent memory across sessions.。

README 能確認的限制比宣傳頁更重要。現有來源沒有證明langchain-ai/langgraph具備固定相容矩陣、服務等級、效能基準或長期支援承諾。README 只明確寫到「> [!TIP] > For developing, debugging, and deploying AI agents and LLM applications, see LangSmith.」。這些未知項應列入選型紀錄，不要改成肯定句。