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咸宁网站建设,wordpress 自适应主题 rclean,外贸网站经典营销案例,连江县建设局网站文章目录Multi-Agent系统概述LangGraph框架简介实现Multi-Agent系统的关键方法构建天气查询Agent的步骤输出示例Multi-Agent系统概述 Multi-Agent系统#xff08;MAS#xff09;是由多个自主智能体组成的分布式系统#xff0c;智能体通过协作或竞争完成复杂任务。其核心特点…文章目录Multi-Agent系统概述LangGraph框架简介实现Multi-Agent系统的关键方法构建天气查询Agent的步骤输出示例Multi-Agent系统概述Multi-Agent系统MAS是由多个自主智能体组成的分布式系统智能体通过协作或竞争完成复杂任务。其核心特点包括自治性每个智能体独立决策并执行任务。交互性智能体通过通信协议如消息传递协作。动态性系统可适应环境变化或新任务需求。分布式智能体可运行在不同节点上支持并行处理。典型应用场景包括自动驾驶协同、供应链优化、多机器人协作等。LangGraph框架简介LangGraph是专为构建多智能体工作流设计的框架基于有向无环图DAG模型编排智能体任务。其核心组件包括节点Node代表单个智能体或任务单元。边Edge定义节点间的依赖关系与数据流向。状态State全局共享的上下文数据支持智能体间信息传递。LangGraph的优势在于可视化工作流设计和动态调整能力适合复杂任务的分阶段处理。实现Multi-Agent系统的关键方法定义智能体角色与能力每个智能体需明确职责边界例如任务分解智能体将目标拆解为子任务。执行智能体处理具体操作如API调用、数据分析。协调智能体解决冲突或资源竞争。构建天气查询Agent的步骤安装依赖确保已安装langgraph和相关库pipinstalllanggraph requests定义工具函数创建一个查询天气的API工具函数importrequestsdefget_weather(city:str)-str:base_urlhttp://api.openweathermap.org/data/2.5/weatherparams{q:city,appid:YOUR_API_KEY,# 替换为实际API keyunits:metric}responserequests.get(base_url,paramsparams)dataresponse.json()returnf{city}天气:{data[weather][0][description]}, 温度:{data[main][temp]}°C构建Agent工作流使用langgraph定义Agent的决策流程fromlanggraph.graphimportStateGraphfromlanggraph.prebuiltimportToolNode# 定义工具节点tools[get_weather]tool_nodeToolNode(tools)# 构建工作流workflowStateGraph()workflow.add_node(tools,tool_node)workflow.add_edge(tools,tools)# 循环执行工具运行Agent创建执行入口并测试defrun_agent(query:str):resultworkflow.run({input:query})returnresult# 测试查询print(run_agent(查询北京天气))输出示例北京天气: clear sky, 温度: 22.5°C此实现展示了基础循环工作流可根据需求扩展为复杂决策逻辑。