🎯 情报来源：LangChain Blog
随着AI智能体应用的兴起，从工作流助手到代码生成工具，这些具备工具使用、记忆和推理能力的应用正在改变传统软件的交互模式。然而，现有的无服务器架构已无法满足智能体应用对长时间运行、状态管理和突发流量的需求。为此，LangGraph推出了专为AI智能体设计的底层基础设施平台。
该平台解决了三大核心挑战：支持分钟级甚至小时级的长时间任务执行；提供跨步骤的状态管理和检查点恢复；以及应对百万级并发的突发流量。据官方介绍，其独创的”持久执行”机制可通过心跳信号防止超时，并在中断后从检查点恢复任务进度。
💡 核心要点
- LangGraph平台支持智能体任务持续运行数分钟至数小时，突破传统无服务器架构的毫秒级限制
- 提供完整的state管理方案，可保存中间结果、工具输出和多轮对话上下文
- 通过自动扩展队列和动态添加工作节点，可应对百万级用户同时查询的流量峰值
- 实现token级流式输出，支持开发者实时观察智能体的思考过程和工具调用
- 提供”人在回路”机制，允许任务在获取人工反馈后继续执行
📌 情报分析
技术价值：极高 – 解决了AI智能体在分布式系统中的持久化执行、状态管理和流式观测等关键技术瓶颈，填补了基础设施层空白。
商业价值：高 – 面向快速增长的企业级智能体应用市场，可显著降低开发复杂度和运维成本，但需验证大规模部署的稳定性。
趋势预测：高 – 随着多步骤自主智能体成为AI应用新范式，专用基础设施的需求将持续爆发，该领域可能引发云服务商新一轮竞争。