构建一个能聊天的客服、能总结文档的助手，或者一个能自我学习的智能体，都需要一个强大的“幕后大脑”来编排流程。LangGraph 和 Solon AI Flow 就是这样的“大脑”，但它们的工作方式和适用领域大不相同。

简单来说：

• LangGraph 就像一个拥有复杂思维的私人侦探，擅长推理、犯错和自我修正。
• Solon AI Flow 就像一家大型工厂的生产线，注重效率、稳定性和流程的标准化。

一、核心哲学：大脑结构的比喻

它们最大的区别在于如何设计 AI 的“思维路线”。

1. LangGraph：会思考的状态机

LangGraph 采用“状态机”（State Machine）和“图”（Graph）的结构。

• 比喻： 想象你在玩一个复杂的 “选择你的冒险” 游戏。
  • 每个选择（节点） 都是一次操作（比如调用 AI 模型或使用工具）。
  • 你的决定（边） 决定了下一步去哪里，甚至可能让你回到上一步重新思考。
• 核心优势： 它天生擅长处理 “复杂的决策和循环”。例如，如果 AI 发现第一次搜索结果不好，它可以自己决定回到上一步，换个关键词再搜一次。
• 适用人群/场景： 擅长 Python 编程的开发者，用于构建需要高度智能和动态思考的 AI 代理。

2. Solon AI Flow：标准化的生产线

Solon AI Flow 采用“流程图”（Flow Graph）和“组件化”的结构。

• 比喻： 想象一个汽车组装工厂的生产线。
  • 每一步（组件） 都有明确的任务（输入、处理、输出）。
  • 数据（FlowContext） 就像沿着流水线传送的零件，组件依次取用、加工、再放回。
• 核心优势： 整个流程是清晰、可预测的。虽然它也可以通过设置“条件开关”来实现循环、回退等。
• 适用人群/场景： 使用 Java 编程的开发者，用于在企业系统中快速、稳定地部署 AI 功能。

二、配置方式与用户体验

1. 写代码还是写配置？

2. Web 服务集成（最关键的工程差异）

在把 AI 流程变成一个网站或 APP 可以调用的 API 时，两者的体验截然不同：

三、高级功能的实现方式

1. 智能体使用外部工具

• Solon AI Flow (MCP)： 它将工具（比如“查天气”）视为独立的微服务。AI 流程通过一套标准协议 (MCP) 去远程调用这个服务。
  • 好处： AI 逻辑和工具的业务逻辑完全分离，系统更稳定、更易于扩展。
• LangGraph： 通常是内部调用。AI 流程直接调用代码库里的函数。

2. RAG（文档问答）

• Solon AI Flow： 它把 RAG 的每一步（如导入文档、文档分割、建立知识库）都做成了独立的 YAML 组件。
  • 好处： 像搭积木一样，通过调整配置文件，就能快速构建和切换不同的 RAG 管道。

四、我该选哪一个？

五、LangGraph 与 Solon Flow 简单示例参考

Solon AI Flow 就是 Solon Flow 的组件扩展。

1. LangGraph 简单示例

from langgraph.graph import StateGraph, END
from typing import Dict, Any

# 1. 定义状态类型
class SimpleState(dict):
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)
        self.update({
            "input": kwargs.get("input", ""),
            "output": kwargs.get("output", ""),
            "messages": kwargs.get("messages", [])
        })

# 2. 定义节点函数
def node_a(state: SimpleState) -> Dict[str, Any]:
    """第一个节点 - 处理输入"""
    user_input = state["input"]
    return {
        "output": f"节点A处理: {user_input.upper()}",
        "messages": [f"经过节点A: {user_input}"]
    }

def node_b(state: SimpleState) -> Dict[str, Any]:
    """第二个节点 - 进一步处理"""
    current_output = state["output"]
    current_messages = state["messages"]
    
    return {
        "output": f"{current_output} -> 节点B处理",
        "messages": current_messages + ["经过节点B"]
    }

# 3. 构建 workflow
def create_simple_workflow():
    # 创建图
    workflow = StateGraph(SimpleState)
    
    # 添加节点
    workflow.add_node("node_a", node_a)
    workflow.add_node("node_b", node_b)
    
    # 设置入口点
    workflow.set_entry_point("node_a")
    
    # 添加边（定义执行顺序）
    workflow.add_edge("node_a", "node_b")
    workflow.add_edge("node_b", END)
    
    # 编译图
    return workflow.compile()

# 4. 使用 workflow
if __name__ == "__main__":
    # 创建 workflow
    graph = create_simple_workflow()
    
    # 执行
    initial_state = SimpleState(input="hello world")
    result = graph.invoke(initial_state)
    
    print("最终结果:", result["output"])
    print("消息记录:", result["messages"])

2. Solon Flow 简单示例

配置示例：//task 也可以引用 java 组件（例："@node_a"），Solon AI Flow 则是全面使用组件（对非技术人员，也很友好）。

id: demo1
layout:
  - id: "node_a"
    link: "node_b"
    task: |
      String user_input = context.getAs("input");
      List<String> current_messages = context.getAs("messages");

      context.put("output", "节点A处理: " + user_input.toUpperCase());
      current_messages.add("经过节点A: " + user_input);
  - id: "node_b"
    task: |
      String current_output = context.getAs("output");
      List<String> current_messages = context.getAs("messages");

      context.put("output", current_output + "-> 节点B处理");
      current_messages.add("经过节点B");

代码示例（代码会简化）

@Component
public class DemoCom {
    @Init
    public void test() {
        FlowContext initial_state = FlowContext.of()
                .put("input", "a")
                .put("output", "b")
                .put("messages", Utils.asList());

        flowEngine.eval("demo1", initial_state);
    }

    @Inject
    FlowEngine flowEngine;
}

3. Solon AI Flow 简单示例（一个简单的聊天智能体）

配置示例：

id: chat1
layout:
  - type: "start"
  - task: "@WebInput"
  - task: "@ChatModel"
    meta:
      systemPrompt: "你是个聊天助手"
      stream: false
      chatConfig: # "@type": "org.noear.solon.ai.chat.ChatConfig"
        provider: "ollama"
        model: "qwen2.5:1.5b"
        apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat"
  - task: "@WebOutput"
  - type: "end"

代码示例（代码会简化）

@Controller
public class DemoController {
    @Inject
    FlowEngine flowEngine;

    Map<String, ChatSession> chatSessionMap = new ConcurrentHashMap<>();

    @Produces(MimeType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    @Mapping("chat")
    public void test(Context ctx) throws Exception {
        FlowContext flowContext = FlowContext.of();

        //保存会话记录
        ChatSession chatSession = chatSessionMap.computeIfAbsent(ctx.sessionId(), k -> InMemoryChatSession.builder().sessionId(k).build());
        flowContext.put(Attrs.CTX_CHAT_SESSION, chatSession);

        flowEngine.eval("chat1", flowContext);
    }
}