利用LangGraph实现智能体流水线
Archon通过集成LangGraph提供了三种高效协作方案：
- 方案一：任务路由：不同智能体根据专业领域自动分配子任务，例如让编码型智能体处理Python代码生成，分析型智能体负责逻辑验证
- 方案二：反馈循环：通过Streamlit UI的Agent Service标签启动服务后，智能体之间会建立持续优化的迭代机制
- 方案三：容器化部署：使用Docker同时运行主容器和MCP容器，确保各服务独立又互联
最佳实践是在Chat标签输入复杂需求时，系统会自动拆解任务并调用不同智能体协作，例如开发数据分析管道时，会先后触发数据获取、清洗、建模三个智能体的协同工作。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelArchon: ein Entwicklungsrahmen für den autonomen Aufbau und die Optimierung von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样提升多智能体协作系统的开发效率？
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