【收藏】单智能体的痛点，是多智能体的起点：详解多智能体的四种架构与实战-洪萨配资

最近在落地大模型应用开发的过程中，我越发觉得：再强大的单 Agent，本质上就是 “一个人在战斗”，面对稍复杂的业务场景就容易掉链子。就像让一个程序员独立搞定从需求分析、编码、测试到部署的全流程 —— 哪怕他能力再强，也迟早会精力透支、效率下滑。现实中我们靠团队分工协作提升效率，AI 领域何尝不是如此？

今天这篇文章，我会带着大家从 “为什么需要多智能体” 讲起，用 LangGraph 手把手搭建可落地的多智能体系统，全程贴可直接运行的代码、拆解核心逻辑，哪怕你是刚接触大模型的小白，跟着敲代码也能跑通。咱们的目标很明确：从只能简单对话的单 Agent，升级到能分工协作、解决复杂任务的 “AI 团队”。

一、为什么单Agent总卡壳？多智能体来救场

1.1 Agent到底算啥？定义还在打架

业内对Agent的定义，现在还挺乱的。宽松点说，只要接入大模型，能聊两句就算；严格派则觉得，必须像人一样思考、决策、搞定复杂活儿才行。OpenAI的路线图挺靠谱的参考：

Stage 1：聊天机器人，像ChatGPT，纯对话。
Stage 2：推理者，o1-preview那种，能简单解决问题。
Stage 3：Agent，能替你自主干活——这就是咱们今天的主角。
Stage 4：创新者，帮助发明新东西。
Stage 5：组织级AI，包揽整个团队的工作。

我个人觉得，Agent不是终点，而是起点。单干太累，得多Agent组队才行。

1.2 单Agent的三大“痛点”，你中招了吗？

给一个Agent塞二三十个工具，让它处理业务时，常碰壁：

痛点1：工具选不过来

想象下，工具列表长这样：

tools = [ "数据库查询", "数据库插入", "数据库更新", "数据库删除", "发送邮件", "生成报表", "数据分析", "图表绘制", "文件读取", "文件写入", "API调用", "网页抓取", # ... 还有一堆 ]

Agent傻眼了：我该挑哪个？结果乱用一通，效率低下。

痛点2：上下文塞爆

Agent的“脑子”里塞满东西：

context = { "用户历史对话": [...], # 100条消息 "数据库查询结果": {...}, # 1000行数据 "中间计算结果": [...], # 各种临时数据 "工具调用记录": [...], # 20次工具调用 }

它一头雾水：我刚才在忙啥？

痛点3：角色迷失

一个Agent得当全能选手：

system_prompt = """ 你既是数据分析专家，又是代码工程师， 还是产品经理，同时是UI设计师... """

Agent崩溃：我是谁？我在干嘛？

1.3 团队协作：像公司分工一样解锁效率

单Agent像一个人扛活儿，多Agent则是团队协作。代码上对比下：

单Agent模式（累死人）：

class SuperAgent: def init (self): self.skills = ["分析", "编码", "设计", "测试", "部署"] def work(self, task): # 累死了... pass

多Agent模式（各司其职）：

class DataAnalyst: def analyze(self, data): return analysis_result class CodeEngineer: def generate_code(self, requirements): return code class Tester: def test(self, code): return test_result

分工明确，协作顺畅——这就是多智能体的魅力。

二、多智能体系统的“入门课”

2.1 啥是多智能体系统？简单说，就是拆分+协作

Multi-Agent Systems (MAS)：把大应用拆成小Agent，让它们分工合作。三大好处：

专业化：每个Agent专攻一域，不再全能尴尬。
模块化：独立开发、测试、维护，像乐高积木。
可控性：通信方式自己定，不乱套。

2.2 LangGraph里的四种玩法，选一个上手

LangGraph是LangChain的扩展，专治图状工作流。常见架构：

1. Network（网络）模式

Agent间自由通信，类似网状拓扑。每个Agent都可以直接与其他Agent通信。

2. Supervisor（主管）模式

所有Agent都通过一个中心Supervisor进行通信，Agent之间不直接通信。

3. Supervisor (tool-calling) 模式

Supervisor通过工具调用来调度Agent，工具作为中间层。

4. Hierarchical（分层）模式

分层管理结构，顶层Supervisor管理子Supervisor，子Supervisor再管理Agent。

三、Subgraphs实战——让Agent“对话”起来

在具体实践各个不同多代理架构下的具体应用方法之前，我们需要结合LangGraph构建图的机制去思考一个问题：通过State可以让一个图中的所有节点共享全局的信息，那么在多代理架构中，当每一个图变成了一个节点，那么不同图之间的状态，应该怎么传递？

3.1 Subgraphs是啥？子图当节点用

核心：Subgraph是可复用的“图块”，父图里塞进去，就能共享状态。简单比喻：

parent_graph = Graph() # 爸 child_graph = Graph() # 儿子 parent_graph.add_node("child", child_graph) # 儿子进爸的家

状态共享，父子聊天无障碍。

3.2 案例：建个评分系统（父子共享状态键）

咱们做一个：用户问问题 → 生成答案 → 子图摘要+评分。

3.2.1 环境搭好

pip install langchain langchain-openai langgraph langchain-ollama

导入：

from typing import TypedDict from langgraph.graph import START, StateGraph, END from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage import getpass import os

3.2.2 模型选一个（云or本地）

云端GPT：

from langchain_openai import ChatOpenAI os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ") llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0) print(llm.invoke("你好，请介绍一下你自己").content)

本地Ollama（推荐新手，免费）：

先装Ollama（macOS:curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh），拉模型ollama pull qwen2.5:72b，启动ollama serve。

from langchain_ollama import ChatOllama llm = ChatOllama(base_url="http://localhost:11434", model="qwen2.5:72b", temperature=0) print(llm.invoke("你好，请介绍一下你自己").content)

3.2.3 父图状态

class ParentState(TypedDict): user_input: str # 用户问题 final_answer: str # 最终响应（共享给子图）

3.2.4 父图节点

def parent_node(state: ParentState): response = llm.invoke(state["user_input"]) return {"final_answer": response} # 测试 test_state = {"user_input": "什么是机器学习？"} result = parent_node(test_state) print(result['final_answer'].content)

3.2.5 子图状态

class SubgraphState(TypedDict): final_answer: str # 共享：父图响应 summary_answer: str # 独享：摘要

3.2.6 子图节点

摘要节点：

def subgraph_node_1(state: SubgraphState): system_prompt = "请将你收到的内容总结为50字以内的摘要。要求：简洁、准确、保留核心信息。" messages = [ SystemMessage(content=system_prompt), HumanMessage(content=state['final_answer'].content) ] response = llm.invoke(messages) return {"summary_answer": response}

评分节点：

def subgraph_node_2(state: SubgraphState): messages = f""" 你现在是一个专业的内容评审专家。 【完整内容】 {state["final_answer"].content} 【摘要内容】 {state["summary_answer"].content} 【评分任务】 请从以下维度评估： 1. 摘要是否准确反映了原文核心内容（40分） 2. 摘要是否简洁明了（30分） 3. 摘要的可读性（30分） 请给出1-10的综合评分，只返回数字。 """ response = llm.invoke([HumanMessage(content=messages)]) return {"final_answer": response.content} # 更新共享键

3.2.7 组子图

subgraph_builder = StateGraph(SubgraphState) subgraph_builder.add_node("subgraph_node_1", subgraph_node_1) subgraph_builder.add_node("subgraph_node_2", subgraph_node_2) subgraph_builder.add_edge(START, "subgraph_node_1") subgraph_builder.add_edge("subgraph_node_1", "subgraph_node_2") subgraph = subgraph_builder.compile() # 测试 test_input = {"final_answer": HumanMessage(content="人工智能是计算机科学的一个分支...")} result = subgraph.invoke(test_input) print(result['final_answer'])

3.2.8 组父图（嵌子图）

builder = StateGraph(ParentState) builder.add_node("node_1", parent_node) builder.add_node("node_2", subgraph) # 子图当节点 builder.add_edge(START, "node_1") builder.add_edge("node_1", "node_2") graph = builder.compile()

3.2.9 可视化

from IPython.display import Image, display display(Image(graph.get_graph(xray=True).draw_mermaid_png()))

3.2.10 跑测试

result = graph.invoke({"user_input": "我现在想学习大模型，应该关注哪些技术？"}) print(result['final_answer'])

流式看过程：

import asyncio async def stream_test(): async for chunk in graph.astream({"user_input": "如何理解RAG技术？"}, stream_mode='values'): print(chunk) await stream_test()

子图测试：

async def subgraph_test(): async for chunk in graph.astream({"user_input": "什么是Transformer架构？"}, stream_mode='values', subgraphs=True): print(chunk) await subgraph_test()

3.3 无共享键？加个“翻译官”

父子状态键不同时，用中间节点转换。

子图状态：

class SubgraphState(TypedDict): response_answer: str # 独立键 summary_answer: str score: str

翻译官节点：

def parent_node_2(state: ParentState): # 父→子 subgraph_input = {"response_answer": state["final_answer"]} subgraph_result = subgraph.invoke(subgraph_input) # 子→父 return {"final_answer": subgraph_result["score"]}

父图组装

builder.add_node("node_1", parent_node_1) # 原父节点 builder.add_node("node_2", parent_node_2) # 翻译官 builder.add_edge(START, "node_1") builder.add_edge("node_1", "node_2") graph = builder.compile()

测试

result = graph.invoke({"user_input": "什么是深度学习？"}) print(result['final_answer'])

关键：转换就是桥，状态不匹配时手动桥接。

四、Network架构实战——BI数据分析系统

4.1 整体设计：用户意图 → DB操作 → 代码生成 → 可视化

用户说“上月销售额Top5” → DBAdmin查数据 → CodeAnalyst写SQL/代码 → Visualizer出图。

4.2 环境+数据库

依赖：

pip install -U langchain langchain_openai langsmith pandas langchain_experimental matplotlib langgraph langchain_core sqlalchemy pymysql faker langchain_ollama

MySQL（Docker）：

docker run --name mysql-test -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=your_password -e MYSQL_DATABASE=langgraph_agent -p 3306:3306 -d mysql:8.0

模型：

from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_ollama import ChatOllama db_llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0) # DB用 coder_llm = ChatOllama(base_url="http://localhost:11434", model="qwen2.5-coder:32b", temperature=0) # 代码用

4.3 建表

from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, Float, ForeignKey from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base Base = declarative_base() class SalesData(Base): __tablename__ = 'sales_data' sales_id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True) product_id = Column(Integer, ForeignKey('product_information.product_id')) employee_id = Column(Integer) customer_id = Column(Integer, ForeignKey('customer_information.customer_id')) sale_date = Column(String(50)) quantity = Column(Integer) amount = Column(Float) discount = Column(Float) # 其他表：CustomerInformation, ProductInformation, CompetitorAnalysis（类似，略） DATABASE_URI = 'mysql+pymysql://root:your_password@localhost:3306/langgraph_agent?charset=utf8mb4' engine = create_engine(DATABASE_URI, echo=True) Base.metadata.create_all(engine) Session = sessionmaker(bind=engine)

4.4 造测试数据

from faker import Faker import random fake = Faker('zh_CN') session = Session() # 客户50条 for i in range(50): customer = CustomerInformation(customer_name=fake.name(), contact_info=fake.phone_number(), region=fake.province(), customer_type=random.choice(['零售', '批发'])) session.add(customer) session.commit() # 产品20条、对手10条、销售100条（类似，略） session.close()

4.5 工具箱：DB CRUD + 报表

参数Schema（Pydantic）：

from pydantic import BaseModel, Field from langchain_core.tools import tool class AddSaleSchema(BaseModel): product_id: int = Field(description="产品ID") # ... 其他字段 @tool(args_schema=AddSaleSchema) def add_sale(product_id: int, employee_id: int, customer_id: int, sale_date: str, quantity: int, amount: float, discount: float): session = get_session() try: sale = SalesData(product_id=product_id, employee_id=employee_id, customer_id=customer_id, sale_date=sale_date, quantity=quantity, amount=amount, discount=discount) session.add(sale) session.commit() return f"✓ 添加成功，sales_id={sale.sales_id}" except Exception as e: session.rollback() return f"✗ 添加失败: {e}" finally: session.close() #delete_sale, update_sale 类似 class QuerySalesListSchema(BaseModel): offset: int = Field(0) limit: int = Field(50) region: str = Field(None) product_name: str = Field(None) @tool(args_schema=QuerySalesListSchema) def query_sales_list(offset=0, limit=50, region=None, product_name=None): session = get_session() try: q = session.query(SalesData.sales_id, SalesData.sale_date, SalesData.quantity, SalesData.amount, SalesData.discount, ProductInformation.product_name, CustomerInformation.customer_name, CustomerInformation.region ).join(ProductInformation).join(CustomerInformation) if region: q = q.filter(CustomerInformation.region == region) if product_name: q = q.filter(ProductInformation.product_name.like(f"%{product_name}%")) q = q.offset(offset).limit(limit) rows = q.all() result = [{"sales_id": r.sales_id, "sale_date": r.sale_date, "quantity": r.quantity, "amount": float(r.amount), "discount": float(r.discount), "product_name": r.product_name, "customer_name": r.customer_name, "region": r.region} for r in rows] return result except Exception as e: return {"error": str(e)} finally: session.close() class SalesReportSchema(BaseModel): group_by: str = Field("region") top_n: int = Field(10) start_date: str = Field(None) end_date: str = Field(None) @tool(args_schema=SalesReportSchema) def generate_sales_report(group_by="region", top_n=10, start_date=None, end_date=None): session = get_session() try: if group_by == "region": group_col = CustomerInformation.region labels = "region" # ... 其他group_by q = session.query(group_col.label("group_val"), func.sum(SalesData.amount).label("total_amount"), func.sum(SalesData.quantity).label("total_quantity") ).join(ProductInformation).join(CustomerInformation) if start_date: q = q.filter(SalesData.sale_date >= start_date) if end_date: q = q.filter(SalesData.sale_date <= end_date) q = q.group_by(group_col).order_by(func.sum(SalesData.amount).desc()).limit(top_n) rows = q.all() df = pd.DataFrame([{"group": r.group_val, "total_amount": float(r.total_amount), "total_quantity": int(r.total_quantity)} for r in rows]) # 画图 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4)) ax.bar(df["group"].astype(str), df["total_amount"]) ax.set_title(f"Sales by {group_by}") ax.set_ylabel("total_amount") ax.set_xlabel(group_by) plt.xticks(rotation=45, ha='right') plt.tight_layout() buf = io.BytesIO() fig.savefig(buf, format="png") buf.seek(0) chart_bytes = buf.read() buf.close() plt.close(fig) return {"table": df.to_dict(orient="records"), "chart_bytes": chart_bytes} except Exception as e: return {"error": str(e)} finally: session.close()

五、组队！Network多Agent实现

5.1 每个Agent一个子图

DBAdmin子图：

class DBAdminState(TypedDict): query_intent: str sql: str query_result: list def dbadmin_node_parse_intent(state: DBAdminState): prompt = f"把这个用户意图翻译成 SQL（MySQL）: {state['query_intent']}\n只返回 SQL，不要带解释。" resp = db_llm.invoke(prompt) return {"sql": resp.content.strip()} def dbadmin_node_exec_sql(state: DBAdminState): sql = state["sql"].strip().lower() if not sql.startswith("select"): return {"query_result": [{"error": "仅允许 SELECT 查询。"}]} session = get_session() try: res = session.execute(sql).fetchall() cols = res[0].keys() if res else [] rows = [dict(zip(cols, r)) for r in res] return {"query_result": rows} except Exception as e: return {"query_result": [{"error": str(e)}]} finally: session.close() dbadmin_builder = StateGraph(DBAdminState) dbadmin_builder.add_node("parse_intent", dbadmin_node_parse_intent) dbadmin_builder.add_node("exec_sql", dbadmin_node_exec_sql) dbadmin_builder.add_edge(START, "parse_intent") dbadmin_builder.add_edge("parse_intent", "exec_sql") dbadmin = dbadmin_builder.compile()

CodeAnalyst子图：

class CodeAnalystState(TypedDict): requirement: str sql: str code: str def codeanalyst_generate_sql(state: CodeAnalystState): prompt = f""" 你是一个 SQL 与 数据分析专家。根据需求生成一条安全的 MySQL SELECT 语句（只返回 SQL）， 需求：{state['requirement']} 数据库表结构：sales_data(product_id, sale_date, quantity, amount, customer_id ...), product_information(product_id, product_name), customer_information(customer_id, region) """ resp = coder_llm.invoke(prompt) return {"sql": resp.content.strip()} def codeanalyst_generate_code(state: CodeAnalystState): prompt = f"根据 SQL {state['sql']} ，写一段 Python (pandas) 代码：读取查询结果的 JSON 转成 DataFrame 并画图。只返回代码，不要解释。" resp = coder_llm.invoke(prompt) return {"code": resp.content} codeanalyst_builder = StateGraph(CodeAnalystState) codeanalyst_builder.add_node("gen_sql", codeanalyst_generate_sql) codeanalyst_builder.add_node("gen_code", codeanalyst_generate_code) codeanalyst_builder.add_edge(START, "gen_sql") codeanalyst_builder.add_edge("gen_sql", "gen_code") codeanalyst = codeanalyst_builder.compile()

Visualizer子图：

class VisualizerState(TypedDict): table: list chart_bytes: bytes output_path: str def visualizer_save_chart(state: VisualizerState): path = state.get("output_path", "output_chart.png") if state.get("chart_bytes"): with open(path, "wb") as f: f.write(state["chart_bytes"]) return {"output_path": path} else: df = pd.DataFrame(state["table"]) fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,4)) if "group" in df.columns and "total_amount" in df.columns: ax.bar(df["group"].astype(str), df["total_amount"]) plt.xticks(rotation=45, ha='right') plt.tight_layout() fig.savefig(path) plt.close(fig) return {"output_path": path} visualizer_builder = StateGraph(VisualizerState) visualizer_builder.add_node("save_chart", visualizer_save_chart) visualizer_builder.add_edge(START, "save_chart") visualizer = visualizer_builder.compile()

5.2 父图Orchestrator：串联Network

class ParentStateNetwork(TypedDict): user_input: str generated_sql: str query_result: list generated_code: str report_path: str def parent_node_receive_input(state: ParentStateNetwork): return {"generated_sql": None, "query_result": None, "generated_code": None, "report_path": None} def parent_node_call_codeanalyst(state: ParentStateNetwork): sub_in = {"requirement": state["user_input"]} sub_out = codeanalyst.invoke(sub_in) return {"generated_sql": sub_out.get("sql"), "generated_code": sub_out.get("code")} def parent_node_call_dbadmin(state: ParentStateNetwork): sub_in = {"query_intent": state["generated_sql"]} sub_out = dbadmin.invoke(sub_in) return {"query_result": sub_out.get("query_result", [])} def parent_node_call_visualizer(state: ParentStateNetwork): report = generate_sales_report(group_by="product_name", top_n=10) chart_bytes = report.get("chart_bytes") if chart_bytes: path = "report_by_product.png" with open(path, "wb") as f: f.write(chart_bytes) return {"report_path": path} return {"report_path": None} parent_builder = StateGraph(ParentStateNetwork) parent_builder.add_node("start", parent_node_receive_input) parent_builder.add_node("call_codeanalyst", parent_node_call_codeanalyst) parent_builder.add_node("call_dbadmin", parent_node_call_dbadmin) parent_builder.add_node("call_visualizer", parent_node_call_visualizer) parent_builder.add_edge(START, "start") parent_builder.add_edge("start", "call_codeanalyst") parent_builder.add_edge("call_codeanalyst", "call_dbadmin") parent_builder.add_edge("call_dbadmin", "call_visualizer") parent_graph = parent_builder.compile()

5.3 跑起来

input_state = {"user_input": "请给我上个月每个地区销售额前5名的产品和金额。"} result = parent_graph.invoke(input_state) print("生成的 SQL:", result.get("generated_sql")) print("查询结果（样例）:", result.get("query_result")[:3]) print("报告路径:", result.get("report_path"))

Agent间通过状态传递“聊天”，Network就这么活了。

六、测试调试，别让小Bug毁了大局

6.1 单元测试建议

把每个工具（add_sale、query_sales_list 等）写成可独立测试的函数，使用 SQLite 内存库（sqlite:///:memory:）做 CI 测试。
对 LLM 输出解析写 mock 测试：把 llm.invoke 替换成固定返回值，确保 pipeline 在不依赖模型时也能跑通。

6.2 本地调试技巧

在测试中使用graph.astream(..., stream_mode='values', subgraphs=True)来观察每一步的中间状态（前文已演示）。
打开 SQLAlchemy 的echo=True，观察生成的 SQL，确认没有注入或语法问题。
对所有外部输入（user_input, generated_sql）做白名单与正则校验，避免 accidentally destructive queries（例如不允许delete|drop|update）。

6.3 常见错误及解决

错误：llm.invoke返回对象不是字符串 -> 解决：统一处理.content或.text字段。
错误：子图返回结构不符合父图预期 -> 解决：在父图调用前加一个“适配器”节点（翻译官模式），做字段名转换与类型校验。
错误：并发写 DB 导致锁 -> 解决：Session scope 改成短生命周期、或者使用连接池参数、对写操作加重试策略。

七、上线前 checklist——生产化别马虎

权限与隔离

只有 DBAdminAgent 才有写权限；CodeAnalyst/Visualizer 应只拥有只读或无 DB 权限。
把危险 SQL 过滤在网关层（禁止drop|truncate|delete等）。

可观测性

每个 Agent 的调用都打 trace（请求 id），并且记录输入摘要、输出摘要、耗时、调用的工具名。
使用 Prometheus + Grafana 监控延迟、错误率、模型调用成本。

成本控制

对每个 LLM 调用设置超时与 token 上限。
对复合任务拆成多步并缓存中间结果（重复查询复用结果），避免重复消费模型 token。

重试与幂等

工具（尤其是写操作）需要幂等设计或乐观锁机制。
对外部 API 抽象出重试策略（指数回退）。

安全审计

所有生成的 SQL/代码都应被记录，方便审计。
对生成代码设置沙箱执行（例如 Docker 容器，限制网络/文件权限）。

灰度与回滚

首次启用新 Agent 或新能力时做灰度（比如 5% 流量）。
监控用户行为与 KPI（一旦异常即可回滚）。

八、扩展与演进（后面持续分享）

引入 Supervisor 模式

当 Agent 数量与责任边界增多时，把 Orchestrator 升级为 Supervisor：负责权限分配、任务拆分、失败补偿；Agent 专注执行。

能力发现（Capability Registry）

为每个 Agent 注册能力标签（例如："sql_read","sql_write","chart_png"）。Supervisor 根据任务需要动态路由到最合适 Agent。

多模型协同

把不同能力绑定到不同模型（db_llm 用对话模型，coder_llm 用 code 模型，另用 smaller LLM 做校验与评分），通过能力矩阵选择模型。

强化学习/在线学习

对 Agent 的决策策略做在线评估（A/B），并逐步调整生成 SQL 或提示词以提高准确率。

九、如何避免智能体提桶跑路

1、Agent 会随意执行 DROP/DELETE 吗？

写操作只能通过限定工具（如add_sale）完成，并受权限控制。

2、如何避免 LLM “幻觉”生成错误 SQL？

采用多重校验：CodeAnalyst 生成 SQL → SQL 静态解析器（AST）校验 → DBAdmin 执行前再做规则检测（禁止子句/函数等）。

3、模型调用太慢，怎么优化？

缓存常见 prompt 的响应；
分层模型策略（先用小模型做意图解析，再用大模型做结果生成）；
减少不必要的往返调用，合并请求。

十、部署前10问自查

模型 Key 与服务地址已妥善管理（不要放在代码里）。
DB 用户权限最小化（读/写分离）。
工具入参已做严格 Pydantic 校验。
所有 LLM 输出统一走 parse + 验证流程（防注入/幻觉）。
超时、重试、熔断策略已配置。
日志（trace id）与监控已接入。
单元测试覆盖工具函数（尤其是 DB 写入）。
灰度发布与回滚流程已设计。
隐私/合规检查（若涉及用户数据）。
文档与运行手册完备（让运维/产品能读懂）。

十一、总结

多智能体并不是把“所有工作拆成更多模型调用”，而是设计清晰的职责边界、可靠的通信协议、以及可观测的运行平台。LangGraph 提供了把子图当作节点复用与组合的能力，让我们能把复杂业务以工程化的方式分层落地。

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