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LangGraph 多智能体应用开发：图工作流、状态管理与 Supervisor/Swarm 架构

LangGraph 用有向图组织大语言模型应用的执行流程，适合构建有状态、可分支、可循环、可人工干预的多智能体系统。内容覆盖 State、Node、Edge、Reducer、条件边、检查点、时间旅行、人机协作、MCP 集成，以及 Supervisor、Swarm 和 Java 版本 LangGraph4J 的使用方式。

发布于 2025-12-16
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基于 Spring AI Alibaba 构建 Java 版 DeepResearch 的架构与实践

DeepResearch 可以把用户问题拆解为搜索、规划、分析、代码处理、RAG 检索和报告生成等多个步骤。围绕 Spring AI Alibaba Graph 的 Java 实现，讲清整体节点编排、混合 RAG、搜索工具、MCP 扩展、连续对话、报告导出和部署方式。

发布于 2025-10-28
人工智能 #AI Agent#Multi-Agent#LLM#RAG#工作流编排#LLMOps

多智能体 Agent 框架选型：从学习原型到生产落地的 10 个框架

多智能体框架的差异主要体现在协作抽象、工具调用、状态管理、可观测性和部署能力上。围绕 Swarm、OpenAI Agents SDK、Qwen-Agent、Dify、CrewAI、AutoGen 等 10 个框架，梳理学习、开发、生产三个阶段的选型思路。

发布于 2025-10-13