langGraph 团队代理

### LangGraph 团队代理技术介绍 LangGraph 是 LangChain 生态系统中的一项扩展组件，专门用于构建具有复杂状态管理、循环逻辑和多代理协同的工作流。它基于图结构计算模型，允许开发者构建包含分支、循环、状态保持等复杂逻辑的推理流程。这种架构特别适合需要多轮交互、动态决策和多代理协作的应用场景，例如高级对话系统、复杂任务自动化和团队代理系统。 在团队代理技术中，LangGraph 支持多个代理之间的协同工作。每个代理可以独立执行特定任务，同时通过共享状态和消息传递机制进行通信和协作。这种设计使得系统能够处理更复杂的任务，例如多个代理共同完成一个目标，或者根据实时反馈动态调整任务分配。 LangGraph 的灵活性还体现在其对其他框架的支持上，例如 CrewAI 和 AutoGen 等智能代理框架。通过 LangGraph 平台，开发者可以将这些框架集成到图结构工作流中，实现更复杂的多代理协同逻辑 [^3]。 ### LangGraph 团队代理的使用指南 要使用 LangGraph 的团队代理技术，首先需要安装 LangChain 和 LangGraph 相关依赖。可以通过以下命令安装： ```bash pip install langchain langgraph ``` 接下来，可以定义多个代理节点，并设置它们之间的交互逻辑。以下是一个简单的多代理协同示例： ```python from langgraph import Graph # 定义两个代理函数 def agent_one(state): print("Agent One is processing:", state) return {"message": "Task processed by Agent One"} def agent_two(state): print("Agent Two is processing:", state) return {"message": "Task processed by Agent Two"} # 创建图结构 workflow = Graph() # 添加节点 workflow.add_node("agent_one", agent_one) workflow.add_node("agent_two", agent_two) # 添加边，定义代理之间的执行顺序 workflow.add_edge("agent_one", "agent_two") # 设置入口点 workflow.set_entry_point("agent_one") # 编译图 app = workflow.compile() # 运行流程 initial_state = {"message": "Start"} result = app.run(initial_state) print("Final result:", result) ``` 在上述代码中，定义了两个代理节点 `agent_one` 和 `agent_two`，并通过 `add_edge` 方法定义它们的执行顺序。通过 `run` 方法传入初始状态，系统会按照图结构依次执行代理，并输出最终结果。 此外，LangGraph 还支持条件分支和循环结构，允许根据状态动态决定下一个执行的节点。例如，可以通过 `add_conditional_edges` 方法实现基于状态的分支逻辑： ```python def should_continue(state): if state["message"] == "continue": return "agent_two" else: return "end" workflow.add_conditional_edges( "agent_one", should_continue, { "agent_two": "agent_two", "end": None } ) ``` 通过这种方式，开发者可以构建高度动态和可扩展的多代理系统，适用于各种复杂任务场景 [^2]。