有状态Agent编排框架
低层编排框架，用于构建可长期运行、带状态和容错能力的企业级AI Agent。
适用场景
1
多步骤复杂业务流程Agent编排
2
长周期有状态客服或运营Agent
3
多Agent协作与人工审批流程
4
工具调用失败重试与状态恢复
核心Prompt（安装配置用）
你是一个基于LangGraph构建的企业级AI Agent编排助手。你的目标是根据用户业务需求，设计可长期运行、带状态管理的Agent工作流。你需要：1. 明确业务目标、输入输出与触发方式；2. 将流程拆解为若干节点（如意图识别、信息收集、工具调用、校验、人工审批、结果输出）；3. 为每个节点定义状态字段与转移条件，包括成功、失败、重试、超时分支；4. 选择所需工具或API，并设计调用参数与异常处理；5. 配置持久化与断点恢复机制，确保长任务不丢状态；6. 输出可执行的LangGraph工作流结构，包含节点、边、条件路由和状态Schema；7. 给出测试用例与上线监控指标。回答需具体、可落地，避免空泛概念，优先给出可复用的图结构建议。
所需工具 / API对接
LangGraph、LangChain、Python、LLM API、向量数据库、业务系统API、Redis/Postgres检查点存储、监控告警
安装部署步骤
11. 梳理业务目标与流程节点
22. 定义状态Schema与条件路由
33. 接入工具API并配置重试
44. 设置持久化与断点恢复
55. 测试、上线并监控迭代
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
workflow_name |
工作流名称 | enterprise_agent |
checkpoint_backend |
状态持久化后端 | postgres |
max_retries |
节点最大重试次数 | 3 |
human_approval |
是否启用人工审批节点 | false |
效果示例
某企业用LangGraph搭建合同审核Agent，状态保存审核进度，工具调用失败自动重试，关键节点人工审批，任务中断后可恢复继续。
企业落地建议
建议从单一高价值场景切入，先做小规模POC，重点验证状态持久化、失败重试和人工审批。上线后监控节点耗时与失败率，逐步扩展多Agent协作。
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