文章摘要 企业级AI Agent平台建设中，直接使用LangGraph等通用框架存在三大挑战：多工具协同不可控、高并发状态追踪困难、异常处理机制不足。为解决这些问题，作者团队基于LangGraph构建了轻量级编排引擎，采用分层架构设计（核心执行层、能力扩展层、交付层），并重点实现了两个关键功能：通过配置驱动的图工厂实现多租户流程隔离，以及通过补偿路由中间件增强容错机制（类似SAGA模式）。该方案已

文章摘要 企业级AI Agent平台建设中，直接使用LangGraph等通用框架存在三大挑战：多工具协同不可控、高并发状态追踪困难、异常处理机制不足。为解决这些问题，作者团队基于LangGraph构建了轻量级编排引擎，采用分层架构设计（核心执行层、能力扩展层、交付层），并重点实现了两个关键功能：通过配置驱动的图工厂实现多租户流程隔离，以及通过补偿路由中间件增强容错机制（类似SAGA模式）。该方案已