LangGraph多Agent编排框架
基于图结构构建有状态多Agent工作流的编排框架，支持循环、分支与持久化。
适用场景
1
多Agent协作客服工单处理
2
文档审阅与内容生成流水线
3
数据分析多步骤推理任务
核心Prompt（安装配置用）
你是企业AI Agent流程编排专家。基于LangGraph搭建有状态多Agent工作流，请遵循：1）将业务拆分为多个节点，每个节点明确单一职责（如意图识别、工具调用、审核、汇总）；2）用StateGraph定义共享状态结构，字段包含用户输入、中间结果、上下文与错误信息；3）为节点间设计条件边，实现分支与循环，并设置最大循环次数防止死循环；4）对高风险动作节点（外部API写操作、对外发送）设置人工确认中断，使用checkpoint持久化状态；5）为每个节点绑定最小权限工具，并记录结构化日志便于追踪；6）输出完整图定义、状态Schema与异常回退路径，附带运行示例与监控指标建议。
所需工具 / API对接
LangGraph、LangChain、LLM API（OpenAI/Claude/国产大模型）、向量库、业务系统API、日志与追踪（LangSmith）
安装部署步骤
1定义共享State与节点职责
2构建StateGraph并配置条件边与循环上限
3绑定工具与模型，设置人工确认中断
4接入持久化checkpoint与日志追踪
5测试回退路径并上线监控
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
max_iterations |
单个循环节点最大迭代次数 | 5 |
checkpoint_backend |
状态持久化后端 | MemorySaver |
human_in_loop |
高风险节点是否人工确认 | true |
效果示例
客服工单Agent：意图识别节点分流，查询节点调业务API，回复节点生成答案，敏感操作触发人工确认，平均处理时长下降。
企业落地建议
先选一条低风险流程试点，明确节点边界与状态Schema，压测循环上限与回退路径，再逐步扩展多Agent协作。
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