Graph-Based Agentic AI with LangGraph: Workflow Pathways for Long-Running Stateful Business Processes

• 类型：arxiv
• 标识：2607.19297
• 链接：http://arxiv.org/abs/2607.19297v1
• 主分类：agent
• 形态：benchmark
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：This paper is a practitioner guide to graph-based workflow pathways for long-running, stateful, multi-step generative AI systems in business processes and presents three executable recipes to show how typed state, conditional routing, deterministic tools, retries, interrupts, checkpoints, and traces fit together.
• OpenAlex ID：W7170088498
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.19297
• DOI：10.48550/arxiv.2607.19297
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.19297
• OpenAlex更新：2026-08-24
• 待LLM分类：否
• 标题中文：基于 LangGraph 的图结构 Agent AI：面向长时运行、有状态业务流程的工作流路径
• TLDR中文：本文是面向业务流程中长时间运行、有状态、多步生成式 AI 系统的基于图的工作流路径实践指南，并通过三个可执行示例展示类型化状态、条件路由、确定性工具、重试、中断、检查点与 trace 如何协同工作。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-22-agent-rag-longcontext-candidates.json
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-23-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]