Oliva采用了LangGraph图状工作流设计，其多智能体系统包含三个关键部分：
1. 角色分工
- 监督者智能体：作为中央调度器，评估任务类型并路由给专业智能体
- 搜索智能体：负责Qdrant数据库的语义/向量混合检索
- 生成智能体：处理结果格式化和自然语言响应
2. 协作流程
- 用户语音指令通过Deepgram转换为文本
- 监督者解析意图，触发对应的工作流节点
- 搜索智能体调用LangChain+Superlinked进行多维度检索
- 生成智能体将原始数据转化为用户友好的输出
3. 扩展机制
Developers can:
- exist
app/agents/implementations/中添加新智能体 - pass (a bill or inspection etc)
langchain/tools/定义专用工具 - modifications
langgraph/config/中的流程配置文件
这种架构特别适合需要复杂任务分解的场景，每个智能体只关注特定能力域。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " Oliva的多智能体架构是如何工作的？
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