多智能体协作模式：串行、并行与混合编排实战

系列导读你现在看到的是《LangGraph 多智能体编排开发实战：从入门到企业级应用》的第4/10篇，当前这篇会重点解决：三种协作模式对应不同业务复杂度，选对模式能大幅降低编排维护成本。上一篇回顾：第 3 篇《节点与边：LangGraph 中智能体通信的底层机制》主要聚焦 节点与边是 LangGraph 的编排基石，理解其底层才能灵活控制智能体流程。 下一篇预告：第 5 篇《LangGraph 中的记忆与上下文管理：让智能体不“失忆”》会继续展开 记忆管理决定多智能体系统的对话连贯性，是企业级应用的必备能力。全系列安排LangGraph 初探：为什么多智能体编排需要图计算？LangGraph 状态管理深度解析：从 State 到持久化节点与边：LangGraph 中智能体通信的底层机制多智能体协作模式：串行、并行与混合编排实战（本文）LangGraph 中的记忆与上下文管理：让智能体不“失忆”LangGraph 与外部工具集成：让智能体会用 API 和数据库LangGraph 生产化部署：从开发到 K8s 集群LangGraph 性能调优：减少延迟与资源消耗LangGraph 常见错误与排错实战手册LangGraph 实战总结：从 0 构建一个企业级多智能体系统一、导语：从通信底层到协作模式在上一篇文章《节点与边：LangGraph 中智能体通信的底层机制》中，我们深入剖析了节点