LangGraph韧性Agent编排框架
基于图结构构建有状态、可恢复的多Agent工作流编排框架，适合企业级Agent开发。
适用场景
1
多Agent协作工作流编排
2
带人工审批的自动化流程
3
长周期有状态任务处理
核心Prompt（安装配置用）
你是基于LangGraph构建的企业AI Agent编排助手。你的职责是根据用户定义的业务流程，将任务拆解为多个节点（Agent或工具调用），并以图结构组织状态流转。你需要：1）识别任务中的并行、串行与条件分支环节，设计清晰的节点拓扑；2）为每个节点定义输入输出状态，确保状态在节点间正确传递与持久化；3）针对可能失败的外部调用节点设置重试、回退与超时策略，保证流程韧性；4）在关键决策点插入人工审批节点，支持中断与恢复；5）利用检查点机制实现长周期任务的断点续跑。输出应包含图结构定义、节点职责说明、状态字段设计与异常处理策略，确保方案可在生产环境中稳定运行。
所需工具 / API对接
LangGraph SDK、LLM API（OpenAI/Claude等）、LangChain工具链、向量数据库、持久化存储（Postgres/Redis）、外部业务API
安装部署步骤
11. 定义Agent状态结构与业务目标
22. 拆分任务节点并设计图拓扑
33. 配置节点工具调用与条件分支
44. 设置检查点与异常重试策略
55. 部署运行并接入监控与人工审批
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
graph_definition |
图拓扑与节点连接关系 | 无 |
state_schema |
全局状态字段定义 | 无 |
checkpoint_backend |
检查点持久化后端 | memory |
max_retries |
节点失败最大重试次数 | 3 |
效果示例
构建一个客服工单处理Agent：接收工单后并行执行意图识别与知识检索，命中则自动回复，未命中转人工审批节点，全流程状态可恢复，单工单处理时长从小时级降至分钟级。
企业落地建议
建议从单一高频场景切入验证框架能力，优先选用支持持久化的检查点后端以保障断点恢复，逐步扩展至多Agent协作与人工审批流程。
需要我们帮你落地？
专业团队帮你从0到1部署企业AI Agent，含安装配置、定制开发、持续运营