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如何克服Lang-Agent多Agent协作时的通信困难？

2025-08-27
AI答疑
57

协作痛点分析

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。

具体实施方法

  • 架构设计：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}}
  • 错误处理：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

最佳实践

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。

本答案来源于文章《Lang-Agent：一个基于LangGraph的可视化AI智能体配置平台》

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