你的研究型Agent已经找了很久的答案。模型不断要求"再查一次"，工具不断返回看似有用的东西，然后整个运行直接抛错。没有答案，没有中间笔记，只有一个 GraphRecursionError，以及一句提示你去调高某个配置键的消息。
在 LangGraph.js 里，这个限制数的是超级步（super-step）。它和 token 数无关，也和实际耗时无关。如果你不设置它，默认值就是 25。在 @langchain/langgraph 1.5.2 的当前源码里，这个数字是一个硬编码常量：const DEFAULT_RECURSION_LIMIT = 25;。官方 graph API 文档的说法一致。
超级步是什么，25 为什么很快用完
文档把递归限制定义为：图在一次执行中最多能跑多少个超级步。一个超级步就是对图的一次迭代——并行运行的节点共享一个超级步，先后串行运行的节点各占一个。
一个 ReAct 风格的 Agent 会先跑 agent，再跑 tools，再回到 agent。每一次工具往返要花掉两个超级步。所以 25 大约只够十几次工具调用，还得扣掉图里其他环节的开销。一个喜欢"再核对一个来源"的模型，很快就撞墙。
别信博客文章，包括这篇，去查你自己装的版本。Python 和 JavaScript 已经出现分歧：Python 包 main 分支的 _config.py 读取环境变量 LANGGRAPH_DEFAULT_RECURSION_LIMIT，回退值是 10007，而 JS 核心硬编码为 25。用这条命令翻你自己的 node_modules：
- grep -rn "DEFAULT_RECURSION_LIMIT\|DEFAULT_LOOP_LIMIT" node_modules/@langchain/langgraph/dist | head
搭一个会撞墙的循环
先装包和它的 peer 依赖：npm i @langchain/langgraph @langchain/core。下面这个 agent 节点是一个"永远想再搜一次"的模型替身。真实图里你会在这里调用 model.bindTools([...])，并根据回复里有没有工具调用做路由。这个桩让示例不需要 API key 也能跑，图的形状是一样的。
示例用 Annotation.Root 定义了 question、notes、stepsUsed、route、answer 几个字段，其中 notes 带 reducer，会把结果拼接起来。naiveAgent 永远返回 route: "tools"，search 节点每次往 notes 里追加一条"search result N"。图里只有 START→agent→tools→agent 这几条边，没有出口边，所以运行只会在步数耗尽时结束。
在 Pregel 循环源码里，每个 tick 检查 this.step > this.stop，一旦成立就把状态置为 "out_of_steps"。运行器把这个状态转成 GraphRecursionError，错误码是 GRAPH_RECURSION_LIMIT，消息以"Recursion limit of 25 reached without hitting a stop condition."开头。
用 try/catch 捕获它是文档里的被动方案。它能让进程活着，但不会给用户答案，工具收集到的每一条笔记都从返回值里消失了。
每次 invoke 都设 recursionLimit
recursionLimit 是你传给 invoke 或 stream 的 config 的顶层键，不放在 configurable 里面。写法是：await naive.invoke({ question: "Why is checkout slow?" }, { recursionLimit: 60 });
错误页建议对确实复杂的图调高它，并给出了 recursionLimit: 1000 的例子。对一个没有出口的循环来说，调高只是把墙往外挪，每次失败还要多烧几次模型调用。数字应该按任务来定：快速查询给小限制，长研究任务给大限制，每个调用点都写清楚自己是哪种。
自己数步数，先路由到总结
主动的修法是让图看得见自己的预算。节点能拿到运行配置，文档 PR 指出 config.recursionLimit 在那里总是存在的，默认 25（docs PR #1166）。在 state 里维护一个步数计数器，当"再来一轮往返加一次总结"已经放不下时，路由到一个写出当前最优答案的节点。
示例里设了 MARGIN = 3。agent 节点先算 used = (state.stepsUsed ?? 0) + 1，再取 limit = config.recursionLimit ?? 25。判断条件是 used + 2 + 1 + MARGIN 是否还小于 limit——多一次搜索花 2 个超级步（tools、agent），总结花 1 个，MARGIN 覆盖记账开销。放得下就走 tools，放不下就走 summarize，summarize 连到 END。图用 MemorySaver 做 checkpointer 编译。
接真实模型时，agent 会有第三条路由：回复里没有工具调用就说明模型做完了，直接去 END。预算检查只决定"模型没做完而步数快没了"时怎么办。summarize 节点里通常会对着笔记做最后一次模型调用，示例里用字符串保持离线可跑。
这个余量是故意的。输入步附近的精确记账属于循环内部实现，所以宁可差几步到限制，也不要去卡最后一步。MARGIN = 3 是起点，不是实测值。
带 checkpoint 的线程：预算每次调用都重置
为什么用 state 里的计数器，而不是文档建议读的 config.metadata.langgraph_step？因为限制在线程上的计算方式不一样。循环源码里，每次运行都从保存的 checkpoint 的步数开始：const step = (checkpointMetadata.step ?? 0) + 1; const stop = step + (config.recursionLimit ?? DEFAULT_LOOP_LIMIT) + 1;
这两行推出两件事。第一，限制是按每次 invoke 算的，不是按线程算的。同一个 thread_id 上的每次调用都从线程当前所在位置起算一份新预算。一个捕获 GraphRecursionError 后在同一线程上再次 invoke 的重试包装器，等于每次都给循环中的 Agent 发一份全新预算。要在整段对话上设上限，得自己写在代码或 state 里。
第二，langgraph_step 是线程的绝对步数，来自同一个循环计数器。对话第二轮开始时，它已经远超第一轮结束的位置。拿 langgraph_step 去判断"到 recursionLimit 的 80% 就停"，在新线程上能用，到第二轮会触发得太早。在输入里重置的计数器只度量当前这次运行：调用时传 { question: ..., stepsUsed: 0 }，stepsUsed 没有 reducer，输入里的 0 会覆盖 checkpoint 里上一轮留下的值；notes 有 reducer，前几轮的笔记会留在线程上，这通常正是研究型 Agent 想要的行为。
下次部署前，把每个 invoke 和 stream 调用点都 grep 一遍，看有没有漏掉 recursionLimit，再检查有没有哪个重试包装器在 GraphRecursionError 之后对同一个 thread_id 重新 invoke。
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