Shadow Walker 松烟阁
·
深入探讨LangGraph机制与智能体设计模式
💡
原文英文，约2700词，阅读约需10分钟。
📝
内容提要
文章探讨了LangGraph的机制与智能体设计模式，指出其与Google Pregel图计算模型的相似性。作者在开发CVE评估智能体时遇到调度问题，导致双重执行，揭示了智能体编排的复杂性。LangGraph采用批量同步并行（BSP）模型，旨在解决多智能体协作中的状态一致性和循环依赖问题，从而提高系统的稳定性和可预测性。
🎯
关键要点
- 文章探讨LangGraph的机制与智能体设计模式，指出其与Google Pregel图计算模型的相似性。
- 在开发CVE评估智能体时，作者遇到调度问题，导致双重执行，揭示了智能体编排的复杂性。
- LangGraph采用批量同步并行（BSP）模型，旨在解决多智能体协作中的状态一致性和循环依赖问题。
- 智能体的设计需要考虑循环和并行协作，传统的线性DAG模型不再适用。
- BSP模型通过明确的状态管理和版本控制，增强了系统的稳定性和可预测性。
- Pregel框架通过顶点状态机和消息传递实现计算，确保系统同步。
- LangGraph的核心引擎基于PregelLoop，使用状态图和消息传递来管理执行。
- BSP模型允许动态的并行处理和安全的状态更新，避免了竞争条件。
- LangGraph支持复杂的智能体设计模式，如动态扇出和子图嵌套，增强了模块化和隔离性。
- 通过明确的同步屏障，解决了调度和同步问题，使得智能体执行变得可预测。
➡️
