注：以下所提的“文档”，是指LangGraph官方指南（），参考版本是0.6.8。以下代码的在 LangGraph 中，Command 是一个较新的工具／类型，用来增强节点（node）之间的控制流能力，使得多智能体（multi-agent）或更复杂的工作流更灵活、更动态。下面我给你一个较全面的介绍，包括 Command 的动机、用法、局限，以及在实际多代理系统中的角色。在中，所谓的机制，本质上就是

注：以下所提的“文档”，是指LangGraph官方指南（），参考版本是0.6.8。以下代码的关键问题是：“父图”与“子图”如何传递 state（状态 / 上下文）？在指南文档的这部分从操作层面说明在 Python（LangGraph）里如何定义、嵌入子图、流式交互 etc。下面是其主要步骤与技巧。父图执行时，子图节点在其执行过程中可以访问 / 修改该 shared 字段。文档示例中有 stream

注：以下所提的“文档”，是指LangGraph官方指南（），参考版本是0.6.8。以下代码的在LangGraph指南中从“为什么要 memory”、“有哪些 memory 类型”、“怎么添加 / 管理 memory”这些角度进行阐述。我先从大框架讲，然后进入细节。在同一个线程 / 会话 / 对话中的上下文记忆（如消息历史、临时状态、交互记录等）通常作为（State）的一部分，由 checkpoin

在文档里（如 “Use the graph API”），update_state 是 CompiledStateGraph 的方法之一。在中断或暂停的情形下，如果你希望在恢复之前先修改状态（例如人工干预、补充信息等），这就是 update_state 的主要用途。所以你在使用 update_state 时，要留意该字段是否有特殊 reducer（如 append、累加、合并等）影响。在 LangG

（如进度、日志、内部状态）messages在涉及 LLM 的节点（如调用聊天模型）时，按 token / 元数据分段输出 LLM 的响应（或中间 token）debug尽可能输出最全面的信息，包括节点名、状态、更新等，是调试用途的流式模式。

注：以下所提的“文档”，是指LangGraph官方指南（），参考版本是0.6.8。以下代码的这篇文章讨论的是在 LangGraph 中的角色与使用方式。在官方文档有说明 context 在 LangGraph v0.6 中如何替代早期版本中的 config['configurable']，以及如何在 Agent / Graph / 工具内部访问这个 context。这样 Agent 在运行期间可以

在 LangGraph 中，Command 是一个较新的工具／类型，用来增强节点（node）之间的控制流能力，使得多智能体（multi-agent）或更复杂的工作流更灵活、更动态。Command 是一种特殊的返回类型／对象，当一个节点函数（node handler）返回 Command 的时候，它不仅可以带有对状态的更新（update），还可以指定后续要跳转执行的节点（goto）。如果在子图中你想

“全局上下文状态对象”，是 StateGraph 用来在节点之间传递和合并数据的统一容器。用 TypedDict 或 dataclass 显式声明所有需要共享的字段。如果 TypedDict 没定义字段，后面更新时 IDE 可能无法提示。注：以下所提的“文档”，是指LangGraph官方指南（Agentic RAG、工作流自动化、上下文共享场景。如果你直接返回一个完整的 QAState 对象，会。

注：以下所提的“文档”，是指LangGraph官方指南（），参考版本是0.6.8。以下代码的概念篇多代理的架构、设计决策、通信模式、handoffs 模式等理论 / 架构层架构（Network / Supervisor / Hierarchical / Handoffs）理解为什么要多代理、如何组织多个 agent代理篇提供多代理的，例如 Supervisor、Swarm库 / API 层crea

注：以下所提的“文档”，是指LangGraph官方指南（），参考版本是0.6.8。以下代码的在许多 Agent / LLM 驱动的系统中，“工具”（如检索、计算、API 调用）是自然语言代理从 prompt → 动作执行的桥梁。LangGraph 也在其体系里对工具做了系统支持。指南文档中描述的是工具机制的设计概览，讲工具在 LangGraph 中的语义、规范、调用路径、与其他模块（context