這兩個函數雖然名稱相同，但來自不同的庫（LangChain 和 LangGraph），它們在實現和使用上有一些關鍵區別：

主要區別

特性	LangChain 的 create_react_agent	LangGraph 的 create_react_agent
所屬庫	LangChain	LangGraph
設計目的	單次執行的簡單代理	基于圖的、可循環執行的復雜代理
執行模型	線性執行	圖結構執行（支持循環和分支）
狀態管理	有限狀態管理	完整的狀態管理和追蹤
適用場景	簡單任務	復雜、多步驟任務

LangChain 的 create_react_agent

from langchain.agents import create_react_agent# 典型用法
agent = create_react_agent(llm=llm,tools=tools,prompt=prompt
)

特點：

• 基于 ReAct (Reasoning + Acting) 框架
• 適合單次執行的簡單任務
• 執行是線性的，沒有循環或復雜控制流
• 狀態管理相對簡單

LangGraph 的 create_react_agent

from langgraph.prebuilt import create_react_agent# 典型用法
agent = create_react_agent(llm=llm,tools=tools,prompt=prompt
)

特點：

• 同樣基于 ReAct 框架，但在圖結構中實現
• 支持循環執行和復雜控制流
• 可以處理多輪對話和復雜任務
• 提供更強大的狀態管理和追蹤能力
• 可以與其他圖節點組合創建更復雜的代理

如何選擇

1. 選擇 LangChain 版本 當：

   • 你只需要簡單的單次任務執行
   • 不想引入額外的 LangGraph 依賴
   • 任務流程是線性的

2. 選擇 LangGraph 版本 當：

   • 你需要處理復雜、多步驟的任務
   • 需要循環執行或條件分支
   • 需要更強大的狀態管理
   • 計劃將代理集成到更大的工作流中

代碼示例對比

LangChain 版本

from langchain.agents import create_react_agent
from langchain import hubprompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)
result = agent_executor.invoke({"input": "查詢北京天氣"})

LangGraph 版本

from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain import hubprompt = hub.pull("hwchase17/react")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)# 可以定義更復雜的工作流
workflow = ...
workflow.add_node("agent", agent)
# 添加其他節點和邊...

總結

雖然兩者都實現了 ReAct 代理模式，但 LangGraph 的版本提供了更強大的工作流控制能力，適合構建復雜的多步驟代理系統。如果你只需要基本的代理功能，LangChain 的版本可能更簡單直接。