Lang-Agent 是一款依托 LangGraph 技术构建的可有限编程 Agent 配置平台，核心优势在于通过可视化配置界面与自定义状态变量体系，实现对 Agent 运行逻辑的精准管控。

相较于传统工作流类项目，Lang-Agent 打破了固定流程的限制 —— 用户可根据业务需求自主定义状态变量，且这些变量能深度渗透至 Agent 运行的核心环节：既可为节点的输入输出提供动态参数支撑，也能作为条件边的判断依据，进而灵活构建多分支、多依赖的复杂逻辑，让 Agent 从 “固定流程执行” 升级为 “动态逻辑响应”，更适配复杂场景下的智能化需求。

核心功能

• 状态变量：LangGraph 的核心概念，允许用户自定义全局字典，用于存储和更新节点执行后的状态，实现节点和条件边的逻辑控制。

• 可视化配置：通过拖拽和输入，用户可以在画布上配置各种复杂的 AI Agent，支持多种类型的节点（如开始节点、结束节点、输入节点、LLM 节点等）和边（默认边、条件边）。

• 可扩展性：鼓励用户开发适应自身业务的节点，支持自定义节点的开发，前端和后端代码实现简单明了。

• 模型与 MCP 配置：支持多种模型类型（如 LLM 和 embedding），并允许配置 MCP 以实现大语言模型的外部服务调用。

• 向量库支持：支持将文档转化为向量存储和进行向量检索，支持 Postgres 和 Milvus 两种类型的向量库。

技术栈

• LangGraph：底层技术。

• FastAPI：后端框架。

• HeroUI：前端 UI 框架。

• ReactFlow：用于实现节点和边的可视化。

• Tailwind CSS：用于样式设计。

安装与启动

• 后端：使用 Poetry 进行包管理，通过 poetry install 初始化环境，python -m lang_agent.main 启动项目。

• 前端：使用 Yarn 进行包管理，通过 yarn install 安装依赖，启动后默认访问地址为 http://localhost:8820。

使用说明

• 模型配置：创建模型连接，支持 LLM 和 embedding 类型。

• MCP 配置：为大语言模型配置外部服务调用。

• 向量库配置：配置向量库，支持 Postgres 和 Milvus。

• Agent 配置：通过可视化界面配置 Agent，支持多种节点和边的组合。

自定义节点

• 前端：在 lang-agent-frontend/src/components/nodes/extend 目录下创建自定义节点文件。

• 后端：在 lang-agent-backend/lang-agent/node/extend 目录下创建自定义节点文件，实现同步和异步业务逻辑。

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