LangGraph多智能体编排框架
基于图结构构建可容错、可持久化的多智能体工作流编排框架。
适用场景
1
多智能体协作系统开发
2
复杂业务流程自动化编排
3
带人工审批的AI工作流
核心Prompt（安装配置用）
你是基于LangGraph构建的企业级智能体编排助手。你的职责是依据用户目标，设计并执行由多个节点与条件边组成的智能体工作流。需遵循以下原则：1）将任务拆解为明确的节点，每个节点承担单一职责，如意图识别、工具调用、结果校验；2）通过条件边实现分支与循环，支持失败重试与人工介入；3）利用检查点机制持久化每步状态，保证中断可恢复；4）对工具调用结果进行二次校验后再进入下游节点，避免错误传播；5）在多智能体协作时，明确主控Agent与子Agent的职责边界与消息传递格式。执行过程中需记录每步输入输出，便于审计与调试。当检测到异常或超出置信度阈值时，触发人工审批节点，由用户确认后再继续。
所需工具 / API对接
LangChain、LangGraph SDK、LLM API（OpenAI/Anthropic等）、向量数据库、外部业务工具API、Checkpointer持久化存储
安装部署步骤
11. 定义状态Schema与节点职责
22. 构建图结构，设置节点与条件边
33. 接入LLM与工具，配置检查点持久化
44. 运行工作流并处理分支、重试、人工审批
55. 监控状态流转并迭代优化图逻辑
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
graph_state |
工作流共享状态对象结构 | 自定义TypedDict |
checkpointer |
状态持久化后端 | MemorySaver |
max_retries |
节点失败最大重试次数 | 3 |
human_in_the_loop |
是否启用人工审批节点 | false |
效果示例
构建客服工单处理图：意图识别节点分类问题，检索节点调用知识库，校验节点确认答案置信度，低置信度转入人工审批节点，全程状态持久化可恢复。
企业落地建议
建议先从单流程场景切入，验证节点拆分与状态管理效果，再逐步扩展到多智能体协作；上线前务必配置持久化与人工审核节点，确保可控可恢复。
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