本文介绍了一种通过增强生成（RAG）技术改进保险和护理管理决策的多代理对话系统。新系统引入了目标回合、外部文件引用、Qdrant和OpenAI嵌入的信息检索，增强了角色定义的灵活性和个性化响应。通过结构化目标提升了对话一致性，增强了决策过程的有效性，实际应用表明其在汽车保险承保和护理计划制定中的有效性。

LangGraph是一个基于图的框架，旨在构建复杂的AI工作流，支持多代理对话、动态工作流编排和状态管理。通过LangGraph-AI-Agent库，用户可以创建自定义代理，处理多任务并维护对话历史，适合开发先进的对话系统。