Anwendungsszenario
Für Szenarien, die Echtzeit-Reaktionen und eine kontinuierliche Datenverarbeitung erfordern (z. B. Finanzüberwachung, Echtzeit-Kundendienst usw.), kann das herkömmliche Stapelverarbeitungsmodell die Anforderungen nicht erfüllen.
Durchführungsprogramm
- Unterstützung der Streaming-Verarbeitung nutzenLangGraph Supervisor unterstützt nativ Streaming, Sie können den Parameter stream=True in app.invoke setzen.
- Optimierung der SpeichermechanismenKombinierte Nutzung des Kurzzeitgedächtnisses (zur Verarbeitung des aktuellen Datenstroms) und des Langzeitgedächtnisses (zur Pflege der Wissensbasis)
- Umsetzung der schrittweisen ErneuerungEntwurf von Arbeitsabläufen, die es Überwachungsagenten ermöglichen, kontinuierlich neue Inputs zu erhalten und inkrementelle Outputs zu erzeugen
- Einstellung des Timeout-MechanismusZeitlimits für die Aufgabenbearbeitung pro Bearbeiter festlegen
- StresstestValidierung der Systemstabilität durch Simulation von hochkonkurrierenden Datenströmen
Beispiel für die Umsetzung
Am Beispiel der Echtzeit-Datenanalyse lässt sich dies wie folgt konfigurieren: Sensordaten → Streaming-Eingabe → Zuweisung von Überwachungsagenten → Verarbeitung durch spezialisierte Agenten → Ausgabe auf dem Dashboard in Echtzeit. Der Überwachungsagent überwacht in diesem Prozess kontinuierlich den Status jedes Agenten, um die Echtzeitleistung zu gewährleisten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangGraph Supervisor: ein Werkzeug zur Verwaltung der Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen mit Hilfe von Supervisor-IntelligenzenDie
