Collaboration pain point analysis
当多个Agent需要协同完成复杂任务时，传统方案面临状态共享困难、调用逻辑复杂等问题。Lang-Agent的SupervisorAgent和状态变量机制为此提供了系统级支持。
Specific methods of implementation
- architectural design：使用SupervisorAgent作为调度中心，其状态变量作为共享内存
- 接口规范：为子Agent定义标准的输入输出变量命名，如{{subtask_input}}/{{subtask_result}}
- error handling：配置监控节点检查{{execution_status}}，异常时触发备用Agent
- 性能监控：通过计数器节点记录各Agent的{{execution_time}}，用于后续优化
best practice
开发通用的日志节点，记录完整的协作过程到{{audit_trail}}变量。建议先在小流程验证通信机制，再扩展到复杂场景。所有协作相关的状态变量应添加详细注释。
This answer comes from the articleLang-Agent: a LangGraph-based platform for visualizing the configuration of AI intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " How to overcome communication difficulties in Lang-Agent multi-agent collaboration?
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