实操干货 LangGraph 多智能体工作流的设计与运行全解析

背景：随着大语言模型（LLM）应用的深入，早期简单的线性“提示-响应”模式难以应对生产环境中多智能体协作的复杂性，如分支、循环、汇合和条件路由等需求。研究目的：本文旨在解析LangGraph这一框架如何通过图结构（StateGraph）来设计和运行多智能体工作流，以解决上述复杂协调问题。结论：LangGraph将工作流表示为有向图，其中节点是智能体函数，边定义转换，状态是共享数据结构。其核心优势包括：图结构使工作流易于理解和修改；通过状态机管理运行时执行，确保原子性和一致性；利用检查点机制实现故障恢复和时间旅行调试；通过Reducer处理并行更新，简化协调逻辑。该框架适用于复杂、需频繁变更、需人工干预或长时间运行的工作流场景，为多智能体系统从原型到生产提供了可行路径。