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如何在实时流式处理场景中应用LangGraph Supervisor？

2025-09-09

1.4 K

应用场景

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
压力测试：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。

本答案来源于文章《LangGraph Supervisor：利用监督智能体来管理多智能体协作的工具》

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