将 Temporal 与 LangGraph 结合提出了一个具有欺骗性的简单问题：哪个运行时拥有代理的状态？两者都保留执行进度，但保留的进度类型不同。Temporal 从事件历史中重构工作流状态，并在重放期间复用已记录的活动结果。LangGraph 则将线程作用域内的图状态作为检查点持久化，并从超步边界处恢复。将这些机制视为可互换的会导致恢复语义模糊。因此，生产环境集成需要明确界定业务进度、代理工作状态以及两者之间交接的权限。部署语言、存储后端、模型提供商和托管拓扑仍为未明确假设。当前的 Temporal LangGraph 集成缩小了该问题的范围。其公开预览版的 Python 插件可将 LangGraph 节点作为 Temporal 活动或确定性工作流代码运行，同时由 Temporal 提供持久性；文档建议使用内存中的 LangGraph 检查点器，而非单独的 PostgreSQL 或 Redis 检查点器。Continue-As-New 可将缓存的任务结果带入下一个工作流运行。