Anwendungsszenario
对于需要实时响应且持续处理数据的场景（如金融监控、实时客服等），传统的批处理模式无法满足需求。
实施方案
- 利用流式处理支持：LangGraph Supervisor原生支持流式处理，可以在app.invoke时设置stream=True参数
- 优化记忆机制：组合使用短期记忆（处理当前数据流）和长期记忆（维护知识库）
- 实施增量更新：设计工作流使监督代理能不断接收新输入并生成增量输出
- 设置超时机制：对每个代理的任务处理设置时间限制
- Stresstest：模拟高并发流数据验证系统稳定性
实施示例
以实时数据分析为例，可以配置：传感器数据→流式输入→监督代理分配→专门代理处理→实时仪表盘输出。这个过程中监督代理持续监控各代理状态，确保实时性。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangGraph Supervisor: ein Werkzeug zur Verwaltung der Zusammenarbeit mehrerer Intelligenzen mit Hilfe von Supervisor-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何在实时流式处理场景中应用LangGraph Supervisor？
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