可以这样理解：LangChain 更偏“应用开发框架”，LangGraph 更偏“Agent 编排运行时”。

LangChain 解决的是 LLM 应用里常见组件的标准化问题，比如模型调用、Prompt、工具、Retriever、结构化输出、Agent Loop 等。它的价值在于快速把一个 RAG、工具调用助手、问答系统或普通 Agent 搭起来，官方也把它定位成提供抽象和集成能力的 Agent Framework。

LangGraph 解决的是复杂 Agent 的流程控制问题。它把 Agent 执行过程建模成图：节点代表一次处理逻辑，边代表流转关系，状态在图里持续传递。相比普通 Chain 或高层 Agent API，LangGraph 更强调可控性、状态持久化、失败恢复、流式执行、Human-in-the-loop、循环、条件分支、多 Agent 协作等能力。官方文档也把 LangGraph 定位为面向长时间运行、有状态 Agent 的底层编排框架和运行时。

所以选型上，如果只是做一个相对标准的 RAG 应用、工具调用助手，或者需要快速接入各种模型、向量库和工具，优先用 LangChain 会更高效。如果场景里有复杂状态流转，比如“先规划、再调用多个工具、再让人工审批、失败后从中断点恢复、不同 Agent 之间协作”，LangGraph 会更合适。

两者不是互斥关系。现在 LangChain 的高层 Agent 能力本身也可以构建在 LangGraph 之上；而使用 LangGraph 时，也经常在节点里复用 LangChain 的模型、工具、Retriever 等组件。简单说，LangChain 管“组件和快速开发”，LangGraph 管“复杂流程和可靠编排”。