LangGraph Multi-Agent Swarm

LangGraph Multi-Agent Swarm 是一个基于 LangGraph 的 Python 库，用于创建群集式多代理系统。

核心概念:

• 群集 (Swarm): 一种多代理架构，其中代理根据其专业领域动态地将控制权相互传递。
• 动态控制权传递: 允许具备不同专业技能的Agent协同工作，并将上下文信息传递给适合处理下一步任务的Agent。
• 记忆功能: 系统会记住上次活跃的代理，确保后续交互能从该代理继续。

主要特点:

• 多代理协作: 使专业代理能够协同工作，并相互传递上下文。
• 可定制的传递工具: 内置用于代理之间通信的工具，可以进行自定义修改以满足不同需求。
• 基于LangGraph: 基于 LangGraph 构建，支持流式传输、短期和长期记忆以及人机交互。

使用场景:

• 需要多个专业知识协同完成的复杂任务: 例如，一个Agent负责收集信息，另一个Agent负责数据分析，第三个Agent负责撰写报告。
• 需要上下文传递的多轮对话: 系统记住上次活跃的Agent，用户可以继续与该Agent进行对话。
• 工作流程中需要不同类型Agent的场景: 例如，一个Agent处理用户输入，另一个Agent调用外部API，第三个Agent生成最终输出。
• 需要记忆功能的对话系统: 利用LangGraph的记忆功能，Agent可以记住之前的对话内容，实现更自然的对话体验。
• 需要定制Agent交互方式的场景: 允许开发者自定义 Agent 之间的通信方式和数据传递。

简而言之，LangGraph Multi-Agent Swarm 适用于构建需要多个专业Agent协同完成复杂任务，并能够记住上下文的多轮对话系统。