利用 LangGraph 搭建智能体平台：驱动省级城市「智能体治理」新范式

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        执行响应层                              │
│   环卫调度执行  │  应急指挥执行  │  巡查任务执行  │  设备控制    │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────┘
                             │
┌────────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│                        智能中枢层                              │
│  主控 Supervisor Agent  ←→  任务规划 Agent                    │
│       ↓              ↓              ↓              ↓          │
│  环卫智能体    应急智能体    城管智能体    预测分析智能体          │
└────────────────────────────┬────────────────────────────────┘
                             │
┌────────────────────────────▼────────────────────────────────┐
│                        数据感知层                              │
│  无人机巡检数据  │  IoT传感器  │  视频监控  │  历史业务数据       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

from langgraph.graph import StateGraph, END
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from typing import TypedDict, Annotated, List
import operator

# 定义全局状态结构
class CityGovernanceState(TypedDict):
    # 当前事件描述
    event_description: str
    # 事件类型分类
    event_type: str
    # 各子智能体的处理结果
    sanitation_result: str
    emergency_result: str
    urban_management_result: str
    prediction_result: str
    # 最终决策
    final_decision: str
    # 任务分拨列表
    task_assignments: Annotated[List[str], operator.add]
    # 执行状态
    execution_status: str

# 主控 Supervisor 节点
def supervisor_node(state: CityGovernanceState):
    """
    主控智能体：分析输入事件，决定路由策略
    """
    event = state["event_description"]
    
    # 调用 LLM 进行事件分类与任务规划
    planning_prompt = f"""
    你是城市治理智能中枢的主控系统。
    当前事件：{event}
    
    请分析事件类型，并规划需要调用的子智能体模块：
    - sanitation_agent: 市容环卫相关（垃圾、清运、环卫车辆）
    - emergency_agent: 应急管理相关（突发事件、安全隐患）
    - urban_management_agent: 城管执法相关（违规占道、设施破损）
    - prediction_agent: 需要预测分析时调用
    
    输出JSON格式的任务规划。
    """
    # ... LLM 调用逻辑
    return {"event_type": "composite", "execution_status": "planning"}

from langgraph.graph import StateGraph
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 构建并行执行图
def build_parallel_agents_graph():
    workflow = StateGraph(CityGovernanceState)
    
    # 添加各子智能体节点
    workflow.add_node("supervisor", supervisor_node)
    workflow.add_node("sanitation_agent", sanitation_agent_node)
    workflow.add_node("emergency_agent", emergency_agent_node)
    workflow.add_node("urban_management_agent", urban_management_node)
    workflow.add_node("prediction_agent", prediction_agent_node)
    workflow.add_node("task_dispatcher", task_dispatch_node)
    workflow.add_node("aggregator", result_aggregator_node)
    
    # 设置入口
    workflow.set_entry_point("supervisor")
    
    # 条件路由：根据事件类型并行分发
    workflow.add_conditional_edges(
        "supervisor",
        route_to_agents,  # 路由函数
        {
            "sanitation": "sanitation_agent",
            "emergency": "emergency_agent", 
            "urban": "urban_management_agent",
            "prediction": "prediction_agent",
            "composite": ["sanitation_agent", "emergency_agent",
                         "urban_management_agent"]  # 并行执行
        }
    )
    
    # 所有子智能体完成后汇聚到聚合节点
    for agent in ["sanitation_agent", "emergency_agent", 
                  "urban_management_agent", "prediction_agent"]:
        workflow.add_edge(agent, "aggregator")
    
    # 聚合后进行任务分拨
    workflow.add_edge("aggregator", "task_dispatcher")
    workflow.add_edge("task_dispatcher", END)
    
    return workflow.compile()

from langchain_core.tools import tool
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 工具定义：垃圾量预测
@tool
def predict_waste_volume(area_id: str, date: str, event_flag: str) -> dict:
    """
    基于历史数据、传感器实时数据与活动日历，预测指定区域的垃圾产生量。
    
    Args:
        area_id: 区域编码
        date: 预测日期
        event_flag: 是否有特殊活动（节假日/大型活动）
    
    Returns:
        预测结果字典，包含预测量、置信区间与影响因子
    """
    # 调用时序预测模型（如 Prophet/LSTM）
    # 结合传感器实时满溢率数据进行修正
    prediction_result = waste_prediction_model.predict(
        area_id=area_id,
        date=date,
        realtime_sensor_data=get_sensor_data(area_id),
        event_calendar=get_event_calendar(date)
    )
    return prediction_result

# 工具定义：路线优化
@tool  
def optimize_collection_route(vehicle_id: str, priority_bins: list) -> dict:
    """
    基于垃圾桶满溢状态、车辆位置与交通状况，动态优化清运路线。
    最小化空驶里程，优先处理高满溢率垃圾桶。
    """
    current_position = get_vehicle_gps(vehicle_id)
    traffic_data = get_realtime_traffic()
    bin_status = get_bins_fill_rate(priority_bins)
    
    # 调用VRP（车辆路径规划）优化算法
    optimized_route = vrp_optimizer.solve(
        start=current_position,
        stops=priority_bins,
        bin_priorities=bin_status,
        traffic_weights=traffic_data
    )
    return optimized_route

# 构建环卫智能体
sanitation_tools = [
    predict_waste_volume,
    optimize_collection_route,
    query_vehicle_status,
    dispatch_collection_task,
    update_bin_maintenance_record
]

sanitation_agent = create_react_agent(
    model=llm_model,
    tools=sanitation_tools,
    state_modifier="""
    你是城市市容环卫智能体。你的职责是：
    1. 根据传感器数据与历史规律预测垃圾产生量
    2. 动态优化环卫车辆清运路线，降低空驶率
    3. 识别垃圾桶满溢异常并触发紧急清运任务
    4. 统筹协调清运资源，确保覆盖效率最大化
    
    决策时优先考虑：满溢率>85%的垃圾桶、重点区域（商业街、景区、交通枢纽）、
    特殊时间节点（节假日前后、大型活动结束后）。
    """
)

@tool
def assess_emergency_level(event_data: dict) -> dict:
    """
    对上报事件进行多维度风险评估，输出优先级与响应建议。
    评估维度包括：事件类型、影响范围、人员密集度、时间敏感性。
    """
    risk_score = risk_assessment_model.evaluate(event_data)
    return {
        "level": risk_score["grade"],  # L1/L2/L3/L4
        "urgency": risk_score["urgency_minutes"],
        "recommended_resources": risk_score["resource_list"],
        "escalation_required": risk_score["need_escalate"]
    }

@tool
def trigger_emergency_protocol(protocol_id: str, event_id: str) -> str:
    """
    触发预定义的应急响应预案，自动通知相关部门与人员。
    """
    protocol = load_emergency_protocol(protocol_id)
    notification_result = notify_stakeholders(
        contacts=protocol["contact_list"],
        message=generate_alert_message(event_id),
        channels=["APP推送", "短信", "对讲机广播"]
    )
    return f"预案 {protocol_id} 已激活，通知{len(protocol['contact_list'])}人"

@tool
def coordinate_cross_department_response(event_id: str, departments: list) -> dict:
    """
    跨部门协同响应编排：根据事件类型自动拉起环卫、城管、交警等部门联动。
    """
    coordination_plan = generate_coordination_plan(event_id, departments)
    task_ids = []
    for dept, task in coordination_plan.items():
        task_id = dispatch_task_to_department(dept, task)
        task_ids.append(task_id)
    return {"coordination_id": event_id, "task_ids": task_ids}

事件触发 → 边缘推理(<1s) → 消息路由(<0.5s) → LangGraph并行决策(<1.5s) = 总计<3s

事件感知（全域传感器）
       ↓
统一接入（数据中台）
       ↓
智能分类（Supervisor Agent）
       ↓
并行研判（各专项Sub-Agent）
       ↓
协同决策（Aggregator Agent）
       ↓
统一分拨（Task Dispatcher Agent）
       ↓
多部门同步执行（各部门移动端APP）
       ↓
执行反馈（状态回传）
       ↓
效果评估（闭环复盘）

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│                   公有云 / 政务云                       │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │ LangGraph   │  │  向量数据库  │  │  时序数据库   │  │
│  │ Agent服务   │  │  (Milvus)   │  │(ClickHouse)  │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └──────────────┘  │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌──────────────┐  │
│  │  LLM推理    │  │  消息队列   │  │  流计算引擎   │  │
│  │(私有部署)   │  │  (Kafka)    │  │  (Flink)     │  │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └──────────────┘  │
└──────────────────────────────────────────────────────┘
                         │
┌────────────────────────▼─────────────────────────────┐
│                    边缘计算层                           │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────────────┐ │
│  │ 无人机   │  │ 摄像头   │  │  IoT传感器网关        │ │
│  │边缘节点  │  │AI加速盒  │  │  (MQTT Broker)       │ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────┘