面向复杂任务协作的多Agent图结构工作流设计与实现

一、引言

随着多智能体（Multi-Agent System, MAS）在智能决策、任务协作与自动化执行中的崛起，如何高效地管理多个Agent的协同与信息流转成为关键问题。
传统的LangChain或AutoGen框架虽然提供了Agent机制，但在复杂任务流程编排、状态追踪与交互依赖上仍显不足。

LangGraph 作为LangChain生态的新一代“图式化Agent编排框架”，提供了一个基于**状态图（StateGraph）**的可视化思维方式，让开发者能够像搭建流程图一样构建复杂的多Agent工作流。
本文将从技术架构、核心原理与代码实战三方面展开，带你快速上手LangGraph的实战开发。

二、LangGraph概述：图式化多Agent架构

LangGraph的核心思想是：

用**有向图（Directed Graph）**结构表示智能体之间的调用逻辑。

在LangGraph中：

• 每个节点（Node）代表一个Agent、工具（Tool）或模型调用；
• 每条边（Edge）代表信息流动方向或控制流条件；
• 整个图（Graph）代表一个智能体系统的执行流程。

主要特性

三、系统设计思路

我们设计一个多Agent智能问答系统，由以下三个Agent协同完成任务：

1. Query Analyzer Agent：分析用户问题，判断是“通识性问题”还是“需要推理的问题”；
2. Knowledge Agent：负责知识查询（使用LLM或外部API）；
3. Reasoning Agent：负责逻辑推理与最终回答生成。

系统整体结构如下：

          ┌────────────────────┐
          │   Query Analyzer   │
          └────────┬───────────┘
                   │
         ┌─────────┴─────────┐
         ▼                   ▼
┌────────────────┐   ┌────────────────┐
│ KnowledgeAgent │   │ ReasoningAgent │
└────────────────┘   └────────────────┘
         │                   │
         └─────────┬─────────┘
                   ▼
           ┌────────────────┐
           │   Final Answer │
           └────────────────┘

四、LangGraph实战：构建多Agent协作系统

4.1 环境准备

pip install langchain langgraph openai

💡 注意：需在环境变量中配置 OPENAI_API_KEY，或更换为本地模型调用。

4.2 定义各Agent节点

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.graph import StateGraph, END

# 初始化基础LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

# 定义状态结构
class State:
    question: str
    category: str = None
    answer: str = None

（1）问题分析节点：Query Analyzer

def query_analyzer(state: State):
    """分析问题类型"""
    text = state.question.lower()
    if "why" in text or "how" in text:
        state.category = "reasoning"
    else:
        state.category = "knowledge"
    print(f"🧠 问题类型判定为: {state.category}")
    return state

（2）知识Agent节点

def knowledge_agent(state: State):
    """知识性问题解答"""
    response = llm.invoke(f"简洁回答这个知识性问题：{state.question}")
    state.answer = response.content
    print("📚 知识Agent完成回答")
    return state

（3）推理Agent节点

def reasoning_agent(state: State):
    """推理性问题处理"""
    response = llm.invoke(f"请进行逻辑推理并回答以下问题：{state.question}")
    state.answer = response.content
    print("🧩 推理Agent完成回答")
    return state

4.3 构建LangGraph工作流

# 创建状态图
graph = StateGraph(State)

# 添加节点
graph.add_node("analyzer", query_analyzer)
graph.add_node("knowledge", knowledge_agent)
graph.add_node("reasoning", reasoning_agent)

# 添加边
graph.add_edge("analyzer", "knowledge", condition=lambda s: s.category == "knowledge")
graph.add_edge("analyzer", "reasoning", condition=lambda s: s.category == "reasoning")
graph.add_edge("knowledge", END)
graph.add_edge("reasoning", END)

# 指定起点
graph.set_entry_point("analyzer")

# 构建编排器
workflow = graph.compile()

4.4 执行多Agent任务

if __name__ == "__main__":
    state = State()
    state.question = "Why is the sky blue?"
    result = workflow.invoke(state)
    print("\n=== 最终回答 ===")
    print(result.answer)

4.5 运行结果示例

🧠 问题类型判定为: reasoning
🧩 推理Agent完成回答

=== 最终回答 ===
天空呈蓝色是因为大气对阳光的散射作用。蓝光波长较短，更容易被空气分子散射，因此我们看到的天空主要呈蓝色。

五、LangGraph的优势与拓展思路

✅ 优势

1. 高可视化性：逻辑结构一目了然，便于维护与调试；
2. 模块化扩展：任意节点可替换为独立Agent、工具或模型；
3. 兼容性强：可无缝接入LangChain工具生态；
4. 易于状态追踪：每个节点输入输出均存储于状态结构中。

🚀 拓展方向

• 将 ReasoningAgent 替换为 工具增强Agent（Tool-Using Agent）；
• 通过LangGraph的并行节点实现同时调用多个Agent；
• 将结果流转到前端界面或API服务中，构建可视化智能体控制台。

六、总结

本文从理论到实战，完整展示了如何利用 LangGraph 构建一个多Agent协作系统，实现智能任务的图式化编排。
通过这种方式，开发者不仅可以更清晰地表达智能体间的逻辑关系，还能让复杂的AI系统具备可扩展性与可维护性。

在未来，LangGraph将成为AI系统设计中的重要基石——
让多Agent协作，从“串联式”迈向“网络式智能”。