面试必杀：对比 LangChain 传统的 `SequentialChain` 与 LangGraph 的异步 `Graph` 在高并发场景下的吞吐差异

各位技术同仁，下午好！

今天，我们将深入探讨在大型语言模型（LLM）应用开发中一个至关重要的主题：高并发场景下的吞吐量优化。随着LLM能力的日益增强，我们不再满足于单次交互，而是追求构建复杂的、多步骤的AI代理和工作流。这就引出了一个核心问题：如何高效地编排这些步骤，尤其是在面对海量用户请求时？

我们将聚焦于LangChain框架中的经典组件 SequentialChain，并将其与新兴的、基于异步图模型的LangGraph进行对比。我们将详细剖析它们的设计哲学、执行机制，并通过实际的代码模拟，量化它们在高并发场景下的吞吐差异，从而为您的架构选型提供坚实的依据。

LLM 工作流编排的必要性

在深入技术细节之前，我们首先要理解为什么需要工作流编排。一个真实的LLM应用往往不仅仅是简单地调用一个LLM并获取响应。它可能涉及：

1. 数据预处理： 从数据库获取信息、调用外部API、清洗用户输入。
2. 多阶段推理： 例如，先将用户查询翻译成英文，然后用英文进行搜索，再将搜索结果总结并翻译回用户语言。
3. 工具使用： 让LLM调用特定的工具（如计算器、日历、代码解释器）来完成任务。
4. 条件判断与循环： 根据LLM的输出决定下一步操作，或者进行多次迭代以细化结果。
5. 内存管理： 维护对话历史或上下文。

没有一个强大的编排框架，管理这些复杂的交互将变得极其困难，代码会迅速膨胀并难以维护。LangChain和LangGraph正是为了解决这些问题而生。

LangChain 的 SequentialChain：同步、顺序的执行模型

LangChain是LLM应用开发领域一个开创性的框架，它提供了构建复杂LLM应用所需的各种组件。其中，SequentialChain 是其核心链式结构之一，旨在将多个独立的链（或LLM调用）按预定义顺序连接起来，实现一个线性的工作流。

设计与目的

SequentialChain 的核心思想是简单直接：前一个链的输出作为后一个链的输入。它非常适合那些步骤清晰、无分支、严格按顺序执行的任务。例如，一个典型的应用场景可能是：

1. 翻译链： 将用户输入的文本翻译成目标语言。
2. 总结链： 对翻译后的文本进行总结。
3. 回答链： 根据总结和原始问题生成最终答案。

整个过程是同步的，即一个步骤必须完全完成后，下一个步骤才能开始。

同步执行模型

SequentialChain 及其内部的绝大多数链（如 LLMChain）默认都是同步执行的。这意味着当一个链执行LLM调用时，它会阻塞当前的执行线程，直到LLM提供者（如OpenAI、Anthropic等）返回响应。对于单个请求来说，这通常不是问题，因为大多数LLM调用本身就是I/O密集型任务，CPU在等待网络响应时通常处于空闲状态。

然而，在高并发场景下，同步阻塞的特性就成为了一个瓶颈。如果您的服务接收到100个并发请求，并且每个请求都通过一个 SequentialChain 执行了3个LLM调用，那么这100个请求将各自阻塞自己的执行流程。如果您的服务器是基于线程/进程模型（如Flask/Django的默认WSGI服务器），每个请求会占用一个线程/进程。当线程/进程数量达到上限时，新的请求将被排队或直接拒绝，导致吞吐量下降。即使使用异步Web框架（如FastAPI）来接收请求，如果内部的LangChain流程本身是同步的，那么异步的优势也无法充分发挥，因为 await 关键字无法有效地等待一个同步阻塞的内部调用。

代码示例：简单的顺序工作流

让我们构建一个简单的 SequentialChain 示例，模拟一个“翻译并总结”的任务。为了避免真实的API调用和网络延迟，我们这里将使用一个模拟的LLM来演示。

import time
from typing import Dict, Any

# 模拟一个LLM，引入随机延迟来模拟网络I/O
class MockLLM:
    def __init__(self, delay_ms: int = 500, response_prefix: str = ""):
        self.delay_ms = delay_ms
        self.response_prefix = response_prefix

    def invoke(self, prompt: str) -> str:
        time.sleep(self.delay_ms / 1000.0) # 模拟I/O延迟
        return f"{self.response_prefix}Response to: '{prompt}'"

    async def ainvoke(self, prompt: str) -> str:
        await asyncio.sleep(self.delay_ms / 1000.0) # 模拟I/O延迟
        return f"{self.response_prefix}Async Response to: '{prompt}'"

# 导入LangChain组件
from langchain.chains import LLMChain, SequentialChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.language_models import BaseLLM # For type hinting

# 定义模拟LLM实例
mock_llm_translate = MockLLM(delay_ms=300, response_prefix="[Translated]")
mock_llm_summarize = MockLLM(delay_ms=500, response_prefix="[Summarized]")

# 1. 翻译链
translate_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["text"],
    template="Translate the following text into English: {text}"
)
translate_chain = LLMChain(llm=mock_llm_translate, prompt=translate_prompt, output_key="translated_text")

# 2. 总结链
summarize_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["translated_text"],
    template="Summarize the following English text: {translated_text}"
)
summarize_chain = LLMChain(llm=mock_llm_summarize, prompt=summarize_prompt, output_key="summary")

# 组合成 SequentialChain
# 注意：input_variables 必须包含第一个链的输入
# output_variables 必须包含最后一个链的输出
sequential_workflow = SequentialChain(
    chains=[translate_chain, summarize_chain],
    input_variables=["text"],
    output_variables=["translated_text", "summary"],
    verbose=True # 方便观察执行流程
)

# 测试同步执行
print("--- Testing LangChain SequentialChain (Synchronous) ---")
input_text = "这是一段中文文本，需要先翻译再总结。"
start_time = time.perf_counter()
result = sequential_workflow.invoke({"text": input_text})
end_time = time.perf_counter()
print(f"Input: {input_text}")
print(f"Result: {result}")
print(f"Execution Time: {end_time - start_time:.4f} seconds")
# 预期执行时间约为 0.3s (translate) + 0.5s (summarize) = 0.8s

执行流程分析：

1. sequential_workflow.invoke({"text": input_text}) 被调用。
2. translate_chain 开始执行，调用 mock_llm_translate.invoke()。
3. mock_llm_translate.invoke() 阻塞当前线程 300 毫秒。
4. 300 毫秒后，translate_chain 返回 translated_text。
5. summarize_chain 开始执行，以 translated_text 作为输入，调用 mock_llm_summarize.invoke()。
6. mock_llm_summarize.invoke() 阻塞当前线程 500 毫秒。
7. 500 毫秒后，summarize_chain 返回 summary。
8. sequential_workflow 返回最终结果。

整个过程的总耗时是各个步骤耗时之和。

局限性在并发场景下

• 阻塞I/O： 每个LLM调用都会阻塞当前线程，导致CPU在等待网络响应时无法处理其他任务。
• 资源浪费： 当大量并发请求涌入时，服务器可能需要创建大量的线程/进程来处理，消耗大量内存和CPU上下文切换开销。
• 吞吐量瓶颈： 由于阻塞，即使底层LLM服务能够并行处理请求，上层的 SequentialChain 也无法充分利用这种并行能力。总的来说，其吞吐量上限受限于单个请求的平均处理时间以及可用线程/进程的数量。
• 缺乏弹性： 难以处理需要动态分支、循环或并行执行的更复杂工作流。

为了克服这些限制，我们需要一种更异步、更灵活的编排范式，这正是LangGraph的用武之地。

LangGraph 的异步 Graph：状态机与事件驱动

LangGraph是LangChain生态系统中的一个高级库，它将LLM工作流提升到了一个全新的层次，引入了图（Graph）和状态机（State Machine）的概念。其核心优势在于支持复杂的、有条件分支、循环以及原生异步执行的工作流。

状态机范式

LangGraph的核心是 StateGraph。它允许您定义一个共享状态（State），以及一系列操作（Nodes）。每个操作接收当前状态作为输入，并返回修改后的状态。通过定义节点之间的连接（Edges），包括条件性的边（Conditional Edges），您可以构建出任意复杂的有向无环图（DAG）或甚至循环图。

这种模型非常强大，因为它：

• 声明式： 您声明的是工作流的结构，而不是一步步的指令。
• 可追溯性： 每次状态更新都清晰可见，便于调试和理解。
• 灵活性： 轻松实现分支、循环、回溯等复杂逻辑。

异步执行与 asyncio

LangGraph从设计之初就考虑到了异步性。它的所有核心组件和执行器都支持 async/await 语法，并深度集成 asyncio。这意味着：

• 非阻塞I/O： 当一个节点执行LLM调用（一个I/O密集型操作）时，它会 await 结果，而不是阻塞。asyncio 事件循环可以在等待LLM响应的同时，切换去处理其他并发请求或执行其他非阻塞任务。
• 高并发性： 多个并发请求可以在同一个线程中高效地交错执行，极大提高了服务器的吞吐量，尤其是在I/O密集型场景下。
• 资源高效： 避免了传统多线程/多进程模型中大量的上下文切换开销和内存占用。

核心概念：节点、边、状态

1. State (状态): 定义了整个工作流共享的数据结构。它通常是一个字典或自定义的Pydantic模型。
2. Nodes (节点): 工作流中的原子操作单元。每个节点都是一个Python函数（可以是同步或异步），接收当前状态作为输入，并返回一个字典来更新状态。
3. Edges (边): 连接节点，定义了工作流的流向。
   • Normal Edges: 从一个节点直接指向另一个节点。
   • Conditional Edges: 从一个节点指向一个“决策函数”，该函数根据当前状态返回下一个要执行的节点名。这使得工作流可以根据逻辑进行分支。
4. Entry Point & End Point: 定义工作流的开始和结束节点。

代码示例：等效工作流与 LangGraph

现在，我们用LangGraph重构上述“翻译并总结”的工作流。

import asyncio
import time
from typing import Dict, Any, List, Optional, TypedDict

# 沿用之前的模拟LLM
# class MockLLM: ... (已在前面定义)

# LangGraph 需要一个状态定义
class WorkflowState(TypedDict):
    text: str # 原始输入文本
    translated_text: Optional[str] # 翻译后的文本
    summary: Optional[str] # 总结后的文本
    error: Optional[str] # 错误信息

# 定义模拟LLM实例 (使用异步版本)
mock_llm_translate_async = MockLLM(delay_ms=300, response_prefix="[Translated]")
mock_llm_summarize_async = MockLLM(delay_ms=500, response_prefix="[Summarized]")

# 导入LangGraph组件
from langgraph.graph import StateGraph, START, END

# 定义节点函数
async def translate_node(state: WorkflowState) -> Dict[str, Any]:
    print(f"  [Graph] Executing translate_node for text: {state['text'][:30]}...")
    try:
        translated_text = await mock_llm_translate_async.ainvoke(f"Translate: {state['text']}")
        return {"translated_text": translated_text}
    except Exception as e:
        return {"error": f"Translation failed: {str(e)}"}

async def summarize_node(state: WorkflowState) -> Dict[str, Any]:
    print(f"  [Graph] Executing summarize_node for translated_text: {state['translated_text'][:30]}...")
    if not state.get("translated_text"):
        return {"error": "No translated text to summarize."}
    try:
        summary = await mock_llm_summarize_async.ainvoke(f"Summarize: {state['translated_text']}")
        return {"summary": summary}
    except Exception as e:
        return {"error": f"Summarization failed: {str(e)}"}

# 构建 LangGraph
builder = StateGraph(WorkflowState)

# 添加节点
builder.add_node("translate", translate_node)
builder.add_node("summarize", summarize_node)

# 设置入口点和边
builder.set_entry_point("translate")
builder.add_edge("translate", "summarize") # 从 'translate' 节点到 'summarize' 节点
builder.set_finish_point("summarize") # 'summarize' 节点是结束点

# 编译图
langgraph_workflow = builder.compile()

# 测试异步执行
print("n--- Testing LangGraph Workflow (Asynchronous) ---")
async def run_langgraph_test():
    input_text = "这是一段中文文本，需要先翻译再总结。"
    start_time = time.perf_counter()
    # LangGraph 的 invoke 方法是异步的，需要 await
    result = await langgraph_workflow.ainvoke({"text": input_text})
    end_time = time.perf_counter()
    print(f"Input: {input_text}")
    print(f"Final State: {result}")
    print(f"Execution Time: {end_time - start_time:.4f} seconds")

# 运行异步测试
if __name__ == "__main__":
    # Ensure asyncio event loop is running for the LangGraph test
    asyncio.run(run_langgraph_test())

执行流程分析：

1. await langgraph_workflow.ainvoke({"text": input_text}) 被调用。
2. LangGraph 启动，进入 translate 节点。
3. translate_node 执行 await mock_llm_translate_async.ainvoke()。
4. 此时，translate_node 将控制权交还给 asyncio 事件循环，自身进入等待状态，而不是阻塞线程。
5. 300 毫秒后，mock_llm_translate_async 返回响应，事件循环唤醒 translate_node，状态更新。
6. LangGraph 根据边（add_edge("translate", "summarize")）的定义，将流程转到 summarize 节点。
7. summarize_node 执行 await mock_llm_summarize_async.ainvoke()。
8. 同样，控制权交还给事件循环。
9. 500 毫秒后，mock_llm_summarize_async 返回响应，事件循环唤醒 summarize_node，状态更新。
10. summarize 是结束节点，LangGraph 流程终止，返回最终状态。

总的执行时间与 SequentialChain 相同（0.8秒），因为它们都是单次串行执行。然而，关键区别在于，当 translate_node 或 summarize_node 在等待LLM响应时，asyncio 事件循环是自由的，它可以处理其他并发的 ainvoke 请求，而不是像 SequentialChain 那样阻塞整个线程。

优势在并发场景下

• 非阻塞I/O： asyncio 使得在等待LLM或其他I/O操作时，能够高效地切换和处理其他并发任务。
• 高吞吐量： 在I/O密集型任务中，单个线程可以处理数千个并发连接，显著提高吞吐量。
• 资源效率： 避免了多线程/多进程的开销，降低了内存和CPU使用。
• 复杂工作流： 条件分支、循环、并行执行（通过更复杂的图结构）等高级功能，使得构建智能代理成为可能。
• 健壮性： 状态机模型有助于更好地管理和跟踪复杂流程，便于错误处理和恢复。

高并发场景下的吞吐量测量

现在，我们进入本文的核心部分：量化这两种框架在高并发场景下的吞吐差异。

定义场景

假设我们有一个Web服务，需要处理用户提交的文本，并对其进行“翻译并总结”的操作。这个服务每天可能面临数万甚至数十万的请求，且在某些高峰时段，并发请求量会急剧增加。我们的目标是评估在不同并发级别下，SequentialChain 和 LangGraph 能够处理的请求数量（吞吐量）以及每个请求的平均响应时间（延迟）。

关键指标

• 吞吐量 (Throughput): 单位时间内完成的请求数，通常表示为 requests per second (RPS)。
• 延迟 (Latency): 单个请求从发出到接收完整响应所需的时间。我们通常关注：
  • 平均延迟 (Average Latency): 所有请求延迟的平均值。
  • P95/P99 延迟: 95% 或 99% 的请求都能在此时间内完成。这对于用户体验至关重要，因为它能反映出长尾效应。

性能测试环境设置

为了进行公平且可控的比较，我们将：

1. 使用模拟LLM： 这允许我们精确控制每个LLM调用的延迟，避免真实API的不可预测性、速率限制和成本。
2. 纯Python环境： 避免引入Web服务器（如FastAPI、Flask）的额外开销，直接在Python脚本中模拟并发请求。
3. asyncio 驱动的并发： 使用 asyncio.gather 来模拟大量并发的客户端请求。

Mocking LLM Interactions

我们之前定义的 MockLLM 已经具备了同步 invoke 和异步 ainvoke 方法，非常适合我们的测试。它通过 time.sleep 或 asyncio.sleep 来模拟实际的I/O延迟。

# Re-define MockLLM for clarity in this section
import asyncio
import time
from typing import Dict, Any, Optional, List

class MockLLM:
    def __init__(self, delay_ms: int = 500, response_prefix: str = ""):
        self.delay_ms = delay_ms
        self.response_prefix = response_prefix

    def invoke(self, prompt: str) -> str:
        # print(f"  [MockLLM Sync] Invoking with delay {self.delay_ms}ms for: {prompt[:50]}...")
        time.sleep(self.delay_ms / 1000.0)
        return f"{self.response_prefix}Response to: '{prompt}'"

    async def ainvoke(self, prompt: str) -> str:
        # print(f"  [MockLLM Async] Invoking with delay {self.delay_ms}ms for: {prompt[:50]}...")
        await asyncio.sleep(self.delay_ms / 1000.0)
        return f"{self.response_prefix}Async Response to: '{prompt}'"

# Global mock LLM instances for both chains
mock_llm_translate_sync = MockLLM(delay_ms=300, response_prefix="[S-Trans]")
mock_llm_summarize_sync = MockLLM(delay_ms=500, response_prefix="[S-Sum]")

mock_llm_translate_async = MockLLM(delay_ms=300, response_prefix="[A-Trans]")
mock_llm_summarize_async = MockLLM(delay_ms=500, response_prefix="[A-Sum]")

实现性能测试

我们将编写两个测试函数：一个用于 SequentialChain，另一个用于 LangGraph。然后，一个公共的异步并发测试工具将调用它们。

1. LangChain SequentialChain 测试驱动

由于 SequentialChain 及其内部的 LLMChain 是同步的，我们需要一个包装器来在 asyncio 环境中模拟它们的运行，或者在单独的线程中运行它们。最简单的方法是使用 loop.run_in_executor 将同步调用放到线程池中执行，但这会引入线程切换开销。为了更直接地模拟其阻塞特性，我们直接调用其同步 invoke 方法，并观察其在大量并发 asyncio 任务中的表现（尽管这并非 asyncio 的最佳实践，但它能清晰展示同步阻塞的劣势）。

# LangChain SequentialChain Setup (using synchronous MockLLM)
from langchain.chains import LLMChain, SequentialChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# Define chains with synchronous mock LLMs
translate_prompt_sync = PromptTemplate(
    input_variables=["text"],
    template="Translate the following text: {text}"
)
translate_chain_sync = LLMChain(llm=mock_llm_translate_sync, prompt=translate_prompt_sync, output_key="translated_text")

summarize_prompt_sync = PromptTemplate(
    input_variables=["translated_text"],
    template="Summarize the following: {translated_text}"
)
summarize_chain_sync = LLMChain(llm=mock_llm_summarize_sync, prompt=summarize_prompt_sync, output_key="summary")

sequential_workflow_sync = SequentialChain(
    chains=[translate_chain_sync, summarize_chain_sync],
    input_variables=["text"],
    output_variables=["translated_text", "summary"],
    verbose=False
)

async def run_sequential_chain_request(input_data: Dict[str, str]) -> Dict[str, Any]:
    """
    Simulates a single request to the SequentialChain.
    Note: SequentialChain.invoke is synchronous. Running it directly
    in an asyncio task will block the event loop.
    For fair comparison, we'll simulate this blocking behavior.
    In a real-world async server, you'd typically run this in a thread pool
    (e.g., loop.run_in_executor), but that adds overhead.
    Here, we demonstrate the direct blocking impact.
    """
    start_time = time.perf_counter()
    # This call will block the asyncio event loop for its entire duration.
    result = sequential_workflow_sync.invoke(input_data)
    end_time = time.perf_counter()
    return {"result": result, "latency": end_time - start_time}

2. LangGraph Graph 测试驱动

LangGraph 的 ainvoke 方法是原生的异步，可以直接在 asyncio 任务中调用，而不会阻塞事件循环。

# LangGraph Setup (using asynchronous MockLLM)
from langgraph.graph import StateGraph, START, END

class WorkflowState(TypedDict):
    text: str
    translated_text: Optional[str]
    summary: Optional[str]
    error: Optional[str]

# Node functions (already defined above, using async MockLLM instances)
# async def translate_node(state: WorkflowState) -> Dict[str, Any]: ...
# async def summarize_node(state: WorkflowState) -> Dict[str, Any]: ...

# Rebuild graph to ensure using async mock LLMs
builder_async = StateGraph(WorkflowState)
builder_async.add_node("translate", translate_node)
builder_async.add_node("summarize", summarize_node)
builder_async.set_entry_point("translate")
builder_async.add_edge("translate", "summarize")
builder_async.set_finish_point("summarize")
langgraph_workflow_async = builder_async.compile()

async def run_langgraph_request(input_data: Dict[str, str]) -> Dict[str, Any]:
    """
    Simulates a single request to the LangGraph workflow.
    LangGraph.ainvoke is asynchronous and non-blocking.
    """
    start_time = time.perf_counter()
    result = await langgraph_workflow_async.ainvoke(input_data)
    end_time = time.perf_counter()
    return {"result": result, "latency": end_time - start_time}

3. 并发测试工具

我们将创建一个通用的异步函数来模拟并发请求，收集延迟数据，并计算吞吐量。

import numpy as np

async def run_concurrent_test(
    test_func,
    num_requests: int,
    concurrency_level: int,
    input_text_template: str = "Test text for request {i}"
) -> Dict[str, Any]:
    """
    Runs a specified test function concurrently.

    Args:
        test_func: The async function to test (e.g., run_sequential_chain_request or run_langgraph_request).
        num_requests: Total number of requests to send.
        concurrency_level: How many requests to run in parallel at any given time.
        input_text_template: Template for generating input text for each request.

    Returns:
        A dictionary containing performance metrics.
    """
    all_latencies = []

    print(f"n--- Running test for {test_func.__name__} with {num_requests} requests, concurrency {concurrency_level} ---")

    start_total_time = time.perf_counter()

    # Create a semaphore to limit concurrency
    semaphore = asyncio.Semaphore(concurrency_level)

    async def worker(request_id: int):
        async with semaphore:
            input_data = {"text": input_text_template.format(i=request_id)}
            try:
                result = await test_func(input_data)
                all_latencies.append(result["latency"])
            except Exception as e:
                print(f"Request {request_id} failed: {e}")
                # Optionally, record a very high latency for failed requests or just skip them
                pass

    tasks = [worker(i) for i in range(num_requests)]
    await asyncio.gather(*tasks) # Run all tasks concurrently, respecting semaphore

    end_total_time = time.perf_counter()
    total_duration = end_total_time - start_total_time

    if not all_latencies:
        return {
            "test_name": test_func.__name__,
            "num_requests": num_requests,
            "concurrency_level": concurrency_level,
            "total_duration": total_duration,
            "throughput_rps": 0,
            "avg_latency": 0,
            "p95_latency": 0,
            "p99_latency": 0,
            "completed_requests": 0
        }

    latencies_np = np.array(all_latencies)
    completed_requests = len(latencies_np)

    throughput_rps = completed_requests / total_duration
    avg_latency = np.mean(latencies_np)
    p95_latency = np.percentile(latencies_np, 95)
    p99_latency = np.percentile(latencies_np, 99)

    print(f"  Completed requests: {completed_requests}/{num_requests}")
    print(f"  Total duration: {total_duration:.4f}s")
    print(f"  Throughput: {throughput_rps:.2f} RPS")
    print(f"  Avg Latency: {avg_latency:.4f}s")
    print(f"  P95 Latency: {p95_latency:.4f}s")
    print(f"  P99 Latency: {p99_latency:.4f}s")

    return {
        "test_name": test_func.__name__,
        "num_requests": num_requests,
        "concurrency_level": concurrency_level,
        "total_duration": total_duration,
        "throughput_rps": throughput_rps,
        "avg_latency": avg_latency,
        "p95_latency": p95_latency,
        "p99_latency": p99_latency,
        "completed_requests": completed_requests
    }

async def main():
    results = []

    # Test parameters
    NUM_REQUESTS = 100
    CONCURRENCY_LEVELS = [1, 5, 10, 20, 50, 100] # Adjust for more extreme cases if needed

    for concurrency in CONCURRENCY_LEVELS:
        # Test LangChain SequentialChain
        result_seq = await run_concurrent_test(
            run_sequential_chain_request,
            num_requests=NUM_REQUESTS,
            concurrency_level=concurrency
        )
        results.append(result_seq)

        # Test LangGraph
        result_graph = await run_concurrent_test(
            run_langgraph_request,
            num_requests=NUM_REQUESTS,
            concurrency_level=concurrency
        )
        results.append(result_graph)

    print("n--- Summary of Results ---")
    print("| Concurrency | Test Type             | Completed | Total Duration (s) | Throughput (RPS) | Avg Latency (s) | P95 Latency (s) | P99 Latency (s) |")
    print("|-------------|-----------------------|-----------|--------------------|------------------|-----------------|-----------------|-----------------|")
    for res in results:
        print(f"| {res['concurrency_level']:<11} | {res['test_name'].replace('run_', '').replace('_request', ''):<21} | {res['completed_requests']:<9} | {res['total_duration']:<18.4f} | {res['throughput_rps']:<16.2f} | {res['avg_latency']:<15.4f} | {res['p95_latency']:<15.4f} | {res['p99_latency']:<15.4f} |")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

分析吞吐量差异

我们将运行上述代码，并分析其输出。由于我们使用的是模拟LLM，结果将是可预测且具有代表性的。

假设的运行结果（基于模拟的延迟和阻塞行为）：

Concurrency	Test Type	Completed	Total Duration (s)	Throughput (RPS)	Avg Latency (s)	P95 Latency (s)	P99 Latency (s)
1	sequential_chain	1	0.8000	1.25	0.8000	0.8000	0.8000
1	langgraph	1	0.8000	1.25	0.8000	0.8000	0.8000
5	sequential_chain	5	4.0000	1.25	0.8000	0.8000	0.8000
5	langgraph	5	0.8000	6.25	0.8000	0.8000	0.8000
10	sequential_chain	10	8.0000	1.25	0.8000	0.8000	0.8000
10	langgraph	10	0.8000	12.50	0.8000	0.8000	0.8000
20	sequential_chain	20	16.0000	1.25	0.8000	0.8000	0.8000
20	langgraph	20	0.8000	25.00	0.8000	0.8000	0.8000
50	sequential_chain	50	40.0000	1.25	0.8000	0.8000	0.8000
50	langgraph	50	0.8000	62.50	0.8000	0.8000	0.8000
100	sequential_chain	100	80.0000	1.25	0.8000	0.8000	0.8000
100	langgraph	100	0.8000	125.00	0.8000	0.8000	0.8000

(请注意：上述表格中的数据是基于对MockLLM的精确控制和asyncio行为的理想化假设。实际运行中，可能会有微小的误差，但趋势将是相同的。)

深入分析性能差距：为什么 LangGraph 胜出

从上述假设结果中，我们可以清晰地看到 LangGraph 在高并发场景下展现出了压倒性的优势。

1. 吞吐量 (RPS) 的巨大差异：

   • SequentialChain 的吞吐量几乎固定在 1.25 RPS（即 1/0.8s = 1.25）。这是因为每次 invoke 调用都会阻塞 asyncio 事件循环 0.8 秒（300ms + 500ms），无论有多少并发任务，事件循环在处理下一个任务前都必须等待当前任务完成。这完美地展示了同步阻塞I/O在异步框架中的瓶颈效应。即使我们尝试并行运行多个 SequentialChain 请求，由于它们都是在同一个事件循环中被调度，并且每个都阻塞了事件循环，因此它们的执行实际上是串行的，总耗时线性增加。
   • LangGraph 的吞吐量随着并发级别的增加而线性增长。当并发级别达到 100 时，其吞吐量达到了 125 RPS。这是因为 LangGraph 的 ainvoke 方法在等待 LLM 响应时，会 await，将控制权交还给事件循环。事件循环可以立即切换到下一个待处理的请求，启动其 LLM 调用，如此循环。因此，所有并发请求的 I/O 等待时间被有效地“重叠”了，总的完成时间几乎与单个请求的执行时间相同，而在这段时间内，完成了大量的请求。

2. 延迟 (Latency) 的一致性：

   • 两种方法在平均延迟、P95 和 P99 延迟上都保持在 0.8 秒左右。这表明，对于单个请求而言，完成其工作流所需的实际时间是相同的（因为底层LLM的延迟设定相同）。LangGraph 的优势在于，它能在保持这种单请求延迟的同时，并行处理更多的请求。

影响性能的其他因素

除了核心的同步/异步机制，还有几个因素会影响实际的吞吐量：

• LLM 提供商的速率限制 (Rate Limits)： 即使您的客户端能够以极高的并发度发起请求，如果LLM提供商对您的API密钥设置了每分钟请求数（RPM）或每分钟令牌数（TPM）限制，您最终的吞吐量将受限于此。在这种情况下，您的客户端需要实现重试和指数退避策略。
• 网络延迟和带宽： 真实世界的网络波动会影响LLM调用的实际延迟，进而影响整体吞吐量。
• 服务器CPU资源： 尽管LLM调用是I/O密集型，但LangChain/LangGraph的图遍历、状态管理、文本处理等操作仍会消耗CPU。在高并发下，如果CPU成为瓶颈，即使是异步框架也会受影响。Python的全局解释器锁（GIL）对CPU密集型任务有影响，但对我们这里讨论的I/O密集型LLM工作流影响较小。
• LangGraph/LangChain 的内部开销： LangGraph 在构建图和管理状态时会有一定的初始化和运行时开销。对于非常简单的、单步的LLM调用，这种开销可能显得不必要。但对于复杂的工作流，其带来的灵活性和可维护性远超这点开销。

战略性考量：何时选择何种框架

通过上述分析，我们对 SequentialChain 和 LangGraph 的优缺点有了清晰的认识。那么，在实际项目中，我们应该如何选择呢？

1. 简易性与快速原型开发

• 选择 SequentialChain：
  • 当您的工作流非常简单、线性，且步骤固定。
  • 在单用户、低并发场景下进行快速原型开发和测试时。
  • 对并发性能要求不高，或者您可以通过增加进程/线程（例如，使用Gunicorn配合Flask/Django）来粗暴地解决并发问题，但这种方式资源消耗较大。

2. 高并发与性能敏感应用

• 选择 LangGraph：
  • 当您的应用需要处理大量并发请求，且对吞吐量有严格要求。
  • 当工作流涉及多个I/O密集型步骤（如多次LLM调用、外部API调用、数据库查询）。
  • 当您的后端服务基于异步框架（如FastAPI、Sanic）构建时，LangGraph能完美融入并发挥异步优势。
  • 当您需要实现复杂的决策逻辑、条件分支、循环或并行子任务时。
  • 当您希望构建更健壮、可观测、易于调试的复杂AI代理时。

3. 复杂性与可维护性

• SequentialChain： 易于理解和实现，但当工作流变得复杂时，可能会导致链的嵌套过深或难以扩展。
• LangGraph： 学习曲线稍陡，因为它引入了图和状态机的概念。但一旦掌握，它能提供极高的灵活性和可维护性，让您清晰地定义和可视化复杂的工作流。对于需要动态响应、多路径决策的代理，LangGraph是更优解。

超越吞吐量：其他重要考量

除了核心的吞吐量，还有一些非功能性需求在LLM应用的生产环境中同样重要：

1. 可观测性与调试

• LangChain: 提供了 verbose=True 选项来打印链的执行过程，但对于复杂的嵌套链，跟踪状态变化和错误可能仍然具有挑战性。
• LangGraph: 其状态机模型天生就支持更好的可观测性。每次节点执行都会更新状态，您可以轻松记录这些状态变化。此外，LangGraph 提供了 LangSmith 集成，可以可视化图的执行路径，包括每个节点的输入、输出和耗时，这对于调试复杂的代理至关重要。

2. 状态管理与持久化

• LangChain: 默认的链通常是无状态的，或者通过 memory 组件管理简单的对话历史。对于跨请求的复杂状态管理，需要额外实现。
• LangGraph: 核心就是状态机。它的 StateGraph 可以轻松定义和管理复杂的内部状态。您可以通过实现自定义的检查点（Checkpointer）来持久化图的当前状态，这对于长时间运行的代理、错误恢复和用户会话管理非常有用。

3. 弹性与错误处理

• LangChain: 链的执行是线性的，一个步骤失败可能会中断整个链。需要手动在每个链中添加 try-except 块。
• LangGraph: 由于其图结构，您可以在节点级别实现更细粒度的错误处理。例如，可以设计一个“错误处理”节点，当某个节点失败时，通过条件边将流程导向该节点，进行重试、回退或通知。这使得构建更具弹性的系统成为可能。

LLM 编排的未来展望

从 LangChain 的 SequentialChain 到 LangGraph 的异步 Graph，我们看到了LLM工作流编编排工具的快速演进。这种演进反映了AI应用从简单问答向复杂代理和自主系统发展的趋势。

LangGraph 代表了更现代、更强大的编排范式，它将异步编程、状态机和图理论的优势结合起来，为构建高性能、可扩展、智能的AI应用提供了坚实的基础。在高并发场景下，尤其是在I/O密集型的LLM工作流中，LangGraph 的异步特性能够显著提升系统吞吐量，优化资源利用率，并提供更灵活的架构来应对复杂的业务逻辑。

在实际项目中，明智的选择取决于您的具体需求。对于简单任务，SequentialChain 的易用性仍有其价值。但对于任何需要处理高并发、复杂逻辑或需要构建健壮智能代理的场景，投入时间学习和采用 LangGraph 将会带来巨大的回报。