LangGraph 多智能体架构模式

除了 Supervisor（督导者）模式，LangGraph 还支持以下几种主流架构模式：

1. 🔄 Network（网络/对等）模式

Agent A ←→ Agent B ←→ Agent C
    ↕              ↕
Agent D ←→ Agent E

• 特点：每个 Agent 都能与其他 Agent 自由通信，无中心节点

• 适用场景：需要多个 Agent 协同讨论、互相验证的场景

• 优点：灵活，去中心化

• 缺点：流程难以追踪，可能产生循环

2. 🔁 Hierarchical（层级）模式

          Top Supervisor
         /              \
  Sub-Supervisor    Sub-Supervisor
   /     \              /     \
Agent1  Agent2      Agent3  Agent4

• 特点：多层 Supervisor 嵌套，形成树状结构

• 适用场景：复杂任务需要分组管理的场景

• 优点：职责清晰，便于扩展

• 缺点：层级过深时通信成本高

3. ➡️ Sequential Pipeline（顺序流水线）模式

Agent A → Agent B → Agent C → Output

• 特点：Agent 按固定顺序依次执行，前一个的输出是后一个的输入

• 适用场景：数据处理流水线、文档分析链

• 优点：简单清晰，易于调试

• 缺点：缺乏灵活性，无法并行

4. 🌟 Subgraph（子图）模式

Main Graph
┌──────────────────────────┐
│  Node1 → [SubGraph] → Node3 │
│           ┌─────────┐        │
│           │ A → B → C │      │
│           └─────────┘        │
└──────────────────────────┘

• 特点：将复杂逻辑封装为子图，嵌入主图中

• 适用场景：模块化设计，复用子流程

• 优点：高内聚，易于复用和测试

• 缺点：状态共享需要额外处理

5. 🗳️ Voting / Debate（投票/辩论）模式

         Task
       /   |   \
  AgentA AgentB AgentC
       \   |   /
      Vote/Judge
          ↓
       Final Answer

• 特点：多个 Agent 独立给出答案，通过投票或裁判决定最终结果

• 适用场景：需要高可靠性输出的场景（如医疗、法律）

• 优点：提高准确性，减少单点错误

• 缺点：计算成本高

6. 🔂 Reflection（反思/自我批评）模式

Generator → Critic → Generator → Critic → ...→ Output

• 特点：生成 Agent 和批评 Agent 交替工作，持续改进输出

• 适用场景：代码生成、文章写作等需要迭代优化的任务

• 优点：输出质量高

• 缺点：迭代次数难以控制

7. 🛠️ Tool-Calling Agent（工具调用）模式

Agent ←→ Tool Registry
  ↓
 Tools: [搜索、计算器、数据库、API...]

• 特点：单个 Agent 通过调用各种工具完成任务（ReAct 模式）

• 适用场景：需要访问外部资源的任务

• 优点：能力强，扩展方便

• 缺点：工具过多时 Agent 选择困难

模式对比总结

💡 实践建议：大多数生产场景推荐从 Supervisor 或 Sequential 开始，随着需求复杂化再引入 Hierarchical 或 Subgraph 模式。