Multi-Agent 系统的关键:如何决定下一步
摘要Multi-Agent 系统的分水岭是控制流:谁来决定下一步。正文区分顺序、条件、并行三类显式工作流,以及计划式编排、移交与对话式协作三种运行时路径,并给出判断标准。
技术主题
开发流程与工程效率。
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摘要Multi-Agent 系统的分水岭是控制流:谁来决定下一步。正文区分顺序、条件、并行三类显式工作流,以及计划式编排、移交与对话式协作三种运行时路径,并给出判断标准。
摘要梳理单 Agent 与 Multi-Agent 的能力边界,说明专业化、通信、协调与控制流带来的新增机制,并给出架构选择的判断依据。
摘要说明 LangGraph 中 Checkpoint、Thread 与 Checkpointer 的关系,以及状态如何保存、读取与恢复。
摘要LangGraph 执行路径控制有三种方式:固定 Edge、Conditional Edge 和 Command。本文详细介绍后两种及其应用场景。
摘要LangGraph 的 State 更新并非简单覆盖。本文以 reducer 为核心,演示 Annotated 与 operator.add 的用法,自定义去重合并函数,并拆解 MessagesState 对消息历史的特殊处理规则。
摘要围绕 LangGraph 的 StateGraph 构建,讲解 State、Node、Edge 在一次运行中的配合方式,以及 compile() 之后才能 invoke() 的原因。
摘要从 Agent Loop 的局限出发,说明 LangGraph 的 State、Node、Edge、状态更新与 Reducer 如何管理复杂执行流程。
摘要基于 LangChain 比较 AI Agent 与普通大模型调用在控制流、决策权和执行路径上的差异,并说明 Workflow 与 Agent 的选择标准。