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标题:
基于LangGraph的多智能体Demo
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作者:
创想小编
时间:
昨天 23:10
标题:
基于LangGraph的多智能体Demo
作者:大势下的牛马
一、场景与设计(为什么用两个Agent?分工如何划分)
示例任务(业务化场景化)
:用户给出一个模糊需求 —— “我要做一个 30 秒的产品短视频脚本,主题是『新一代企业协作工具』,希望包含痛点、解决方案、三个短镜头和 CTA。”
目标:用
两个专职 Agent 协作
把任务拆解并输出最终稿:
Researcher(研究员/信息采集 Agent)
:负责理解需求、检索补充信息(从 RAG / 本地知识库或 Web 搜索工具获取事实 / 统计 /示例),返回结构化“素材池”。
Writer(写作/合成 Agent)
:消费 Researcher 的素材池,按目标格式(30s 脚本:3 个镜头 + CTA)输出最终稿,并根据需要回手让 Researcher 补充或展开部分点位(handoff)。
为什么用两个 Agent:
分离“检索/验证事实”的职责与“语言创作/格式化”的职责可以提高可靠性(researcher 专注于事实,writer 专注于风格与结构),便于独立测试和迭代 prompt/模型配置。多 agent 架构能更容易地通过“handoff”做动态路由(例如 writer 发现事实缺失时将控制交给 researcher 补充),也方便用不同模型/工具配置来降低成本或提高准确性(比如 researcher 用强检索 + cheap LLM,writer 用大模型)。参考:LangGraph 的多 agent 设计与 handoffs 模式
原文地址:https://blog.csdn.net/u012743772/article/details/150953513
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