LangGraph 提供了比 LangChain 更多的控制权，但如果其默认状态管理未得到优化，可能会产生高昂的成本。默认的 `MessagesState` 配合 `add_messages` 还原函数，其行为类似于一个无界限的追加列表，类似于 LangChain 已弃用的 `ConversationBufferMemory`。这会导致随着对话的进行，LLM 调用输入 token 的数量大幅增加，成本可能比粗略估计高出七倍。例如，一个每天处理 500 次对话的聊天机器人，由于这种默认行为，月度成本可能从 132 美元跃升至 930 美元，而在多节点图配置中，成本会进一步升级，因为每个节点都会重新处理整个消息历史记录。 AI
影响 使用 LangGraph 的开发者应仔细管理状态，以避免 LLM token 成本不断升级，尤其是在复杂或长期运行的对话代理中。
排序理由 文章讨论了特定软件库 (LangGraph) 相对于另一个库 (LangChain) 的成本影响和默认行为，这属于工具和基础设施类别，而不是核心 AI 发布或重大行业事件。
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