• Langchain langgraph的agent总结

基本正确，但有两点细化下就更准了：

• LangChain v0.3
  • create_tool_calling_agent（以及同类 helper）⇒ 产出的是一个 agent runnable：它“决定用哪个 tool 以及参数是什么”（通过工具的 schema 让模型生成 tool_calls/AgentAction）。它本身不执行工具。(LangChain)
  • AgentExecutor ⇒ 把“agent + tools”包起来跑循环：读取 agent 的 tool call/参数 → 执行对应 Python 工具 → 把工具输出塞回 scratchpad → 直到 agent 返回 AgentFinish 为止。也就是你说的“负责执行 tools 并管理迭代”。(LangChain)
• LangGraph
  • create_react_agent（LangGraph 里的预置版）⇒ 直接构建一个会自己“选工具+执行工具”的图：图里既有“让模型产出 tool_calls 的节点”，也有真正执行工具的 ToolNode；它会在图内循环直到满足停止条件。所以它覆盖了从参数生成到执行的全过程（你这点理解是对的）。(LangChain AI)

小结

• LangChain：决策（agent） 与 执行（AgentExecutor） 是分开的。(LangChain)
• LangGraph：预置的 create_react_agent 在一个图里集成了二者（决策 + 执行 + 循环控制）。(LangChain AI)

（补充：LangChain 自己的 create_react_agent 现在也建议用 LangGraph 的实现替代做生产场景。(LangChain)）