LangGraph Supervisor是基于LangGraph框架开发的Python专用库，主要用于构建和管理多智能体协作系统。其核心作用是通过中央监督代理协调多个专业代理的工作，实现任务的高效分配与通信管理。
典型应用场景包括：需要多领域专家协同的复杂任务处理、需要保留对话历史的交互系统、需要人工干预的混合智能工作流等。
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》
该系统实现了三重消息管理机制：分层存储架构：短期记忆：保留当前会话的原始消息长期记忆：可对接向量数据库存储历史...
以下演示如何构建包含数学专家和研究专家的协作系统：代理定义阶段：创建数学代理：math_agent = cre...
配置过程分为三个关键步骤：基础环境准备：Python 3.8+运行环境使用pip安装核心库：pip insta...
该工具主要提供两种核心协作模式，分别解决不同场景下的智能体管理需求：路由器模式：根据消息内容自动路由到最匹配的...
效率瓶颈 顺序处理上千个任务时，90%的时间浪费在I/O等待上，CPU利用率往往不足20%。 并行化方案 任务...
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