文章总结： 本文详述Langchain与Langgraph框架的核心架构及安全应用。Langchain作为胶水框架支持跨模型调用与工具集成，Langgraph基于有向图实现复杂工作流编排。文章解析了Agent与Memory等核心组件，并演示了漏洞扫描工作流构建。结论指出两者已具备生产级稳定性，能显著推动安全运营的自动化与智能化。 综合评分： 85 文章分类： AI安全,安全工具,安全运营,解决方案,漏洞分析
（2）人机交互（Human-in-the-Loop）
在工作流中插入人工干预节点，中断执行等待用户输入，1.0版本支持批量人工确认与状态回滚：
from langgraph.graph import interrupt_before
# 在"tool_node"节点前插入中断，等待人工输入
graph_builder.add_interrupt(interrupt_before="tool_node")
# 运行图结构
graph = graph_builder.compile()
result = graph.invoke(
{"messages": [HumanMessage(content="查询最新的OWASP Top 10 2025漏洞列表")]},
# 人工输入回调函数
human_input=lambda state: input("是否继续执行工具调用？（y/n）")
)
四、示例：漏洞扫描工作流
基于Langgraph 1.0构建漏洞扫描工作流，结合最新安全工具与OWASP Top 10标准，包含节点：
- 需求解析节点：调用Qwen3模型解析用户扫描需求（如”扫描192.168.1.0/24网段的Web漏洞”）；
- 扫描配置节点：生成扫描参数（目标IP、端口、漏洞类型，适配OWASP Top 10 风险点）；
- 漏洞扫描节点：调用Nessus/OpenVAS工具执行扫描，集成CRAKEN框架的知识提示注入功能；
- 结果分析节点：解析扫描报告，提取高危漏洞，生成合规性评估（适配OWASP Top 10 防护要求）；
- 修复建议节点：调用LLM生成漏洞修复方案，关联最新安全补丁信息；
- 条件节点：判断是否需要二次扫描（如修复后验证）；
- 审计节点：记录扫描全流程日志，同步至安全审计平台。
通过图结构可视化扫描流程，支持循环扫描（修复后二次验证）、人工干预（确认扫描目标），新增审计节点满足等保合规要求，可扩展性强。
五、总结与最新趋势
Langchain 1.0与Langgraph 1.0的发布，标志着LLM应用开发框架进入生产级稳定阶段，其核心优势在于”模块化”与”可扩展性”。开发者可像搭积木一样组合组件，快速构建从简单问答到复杂Agent的各类AI应用。
对于网络安全领域开发者而言，Langchain+Langgraph可广泛应用于漏洞应急响应、安全审计、威胁情报分析、安全培训等场景——通过工具集成（漏洞扫描器、威胁情报平台）和流程编排，实现安全工作的自动化与智能化。未来，随着框架与安全领域的深度融合，以及多模型协作能力的持续优化，LLM与安全工具的融合将更加深入，成为网络安全领域的核心生产力工具。
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本文转载自：BurpSuite实战教程 heyong《纯享笔记：20/ Langchain与Langgraph及安全领域应用》
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