多智能体不是“把大模型套上更多提示词”，而是“把复杂问题拆解成可治理的自治单元”，并通过可观测、可控的交接协议把它们编排起来。Command 是编排的内核；state 是沟通的载体；工具是行动的接口；层次/网络/监督者/自定义工作流是架构的选项。真正跑代码的时候，建议先用最简单的模式跑通端到端，再引入交接工具统一路由，最后按规模演进到层级或混合架构。

多智能体不是“把大模型套上更多提示词”，而是“把复杂问题拆解成可治理的自治单元”，并通过可观测、可控的交接协议把它们编排起来。Command 是编排的内核；state 是沟通的载体；工具是行动的接口；层次/网络/监督者/自定义工作流是架构的选项。真正跑代码的时候，建议先用最简单的模式跑通端到端，再引入交接工具统一路由，最后按规模演进到层级或混合架构。

本文详细介绍了如何结合LangGraph和FastAPI，将大语言模型(LLM)工作流封装为生产就绪的REST API服务。从项目设置、构建简单工作流，到添加错误处理、重试机制、输入验证和日志记录等生产级功能，再到使用FastAPI暴露工作流、测试API，以及部署扩展方案。通过这一系列步骤，读者可以学会构建可从任何地方访问的可扩展AI智能体服务，为开发聊天机器人、文档处理器等AI应用奠定基础。擅长

本文详细介绍了如何结合LangGraph和FastAPI，将大语言模型(LLM)工作流封装为生产就绪的REST API服务。从项目设置、构建简单工作流，到添加错误处理、重试机制、输入验证和日志记录等生产级功能，再到使用FastAPI暴露工作流、测试API，以及部署扩展方案。通过这一系列步骤，读者可以学会构建可从任何地方访问的可扩展AI智能体服务，为开发聊天机器人、文档处理器等AI应用奠定基础。擅长

总而言之，RAG 的出现并非是为了替代像 DeepSeek 这样的大模型，而是对其能力的一种关键增强。选择直接提问大模型还是使用RAG，本质上是选择“开放探索”与“精准执行”两种不同的模式。如果任务目标不是获取灵感，而是要求基于特定知识做出准确、可靠回答时，RAG就从一个可选项变为了必选项。它可以让AI从“通用对话”走向“专业赋能”的关键一步。

总而言之，RAG 的出现并非是为了替代像 DeepSeek 这样的大模型，而是对其能力的一种关键增强。选择直接提问大模型还是使用RAG，本质上是选择“开放探索”与“精准执行”两种不同的模式。如果任务目标不是获取灵感，而是要求基于特定知识做出准确、可靠回答时，RAG就从一个可选项变为了必选项。它可以让AI从“通用对话”走向“专业赋能”的关键一步。

这是一种可视化工具，用来描绘一个用户为了达成某个目标，与你的产品或服务进行交互的完整过程。它会记录下用户在每个阶段的。

这是一种可视化工具，用来描绘一个用户为了达成某个目标，与你的产品或服务进行交互的完整过程。它会记录下用户在每个阶段的。

大语言模型运作原理类似新型操作系统。大语言模型（LLM）如同CPU，其上下文窗口则类似RAM，充当短期记忆功能。但如同RAM的物理限制，上下文窗口存储不同信息的空间也有限。正如操作系统决定RAM的存储内容，“上下文工程”的核心在于决策LLM应在上下文中保留哪些信息。不同上下文类型构建LLM应用时需管理多种上下文类型。• 指令类：提示词、示例、记忆片段、工具描述• 知识类：事实数据、存储信息、记忆库

大语言模型运作原理类似新型操作系统。大语言模型（LLM）如同CPU，其上下文窗口则类似RAM，充当短期记忆功能。但如同RAM的物理限制，上下文窗口存储不同信息的空间也有限。正如操作系统决定RAM的存储内容，“上下文工程”的核心在于决策LLM应在上下文中保留哪些信息。不同上下文类型构建LLM应用时需管理多种上下文类型。• 指令类：提示词、示例、记忆片段、工具描述• 知识类：事实数据、存储信息、记忆库