🧩 主流 Agent 框架实战
LangGraph 持久化
主流 Agent 框架实战专题：用 1 个核心问题讲清原理、取舍与落地。
一句话定位
LangGraph、Agents SDK、ADK、AutoGen、CrewAI、LlamaIndex 等框架选型。 先比较控制流、状态、持久化、追踪、部署和生态，再比较 API 写法。
核心原理与问题解析
LangGraph Checkpointer 有何作用？
在步骤边界持久化线程状态，使图可恢复、时间旅行和人工中断。生产需要持久存储、thread_id、Schema 迁移和并发策略。
继续想： InMemorySaver 为什么不适合生产？；子图怎样继承 Checkpoint？
工程落地检查
- 用同一个小业务闭环做选型 PoC
- 业务状态与框架对象解耦
- 封装模型、工具和存储适配层
- 验证中断恢复、升级和迁移
- 锁版本并保留 Trace 级回归
常见误区
- 按热度或代码行数选框架
- 把框架 Demo 当生产架构
- 核心业务到处依赖框架私有类型
对应面试题
K03 LangGraph Checkpointer 有何作用？