从零开始，用 LangGraph 搭建你的第一个 AI Agent
本文是一篇面向初学者的 LangGraph 实战教程，介绍如何用 Python 从零搭建一个具备工具调用、推理决策和会话记忆能力的 AI Agent。文章首先讲解 LangGraph 的三个核心概念：State（状态/共享记忆）、Node（执行步骤）和 Edge（跳转逻辑），随后通过完整代码演示项目创建、工具定义、模型节点编写、条件路由实现、Graph 组装，以及通过 InMemorySaver 和 thread_id 实现多轮对话记忆。最终实现一个 ReAct 循环（思考→行动→观察→回答）的基础 Agent，并给出网页搜索、数据库查询、RAG 检索等扩展方向。
