《医疗领域Agent智能助手调试全攻略》 本文系统梳理了医疗Agent调试的核心方法，从问题定位到模块优化。首先强调要精准诊断问题类型（响应准确性、任务完成度等），避免盲目调试。重点解析四大核心模块的调试策略：1)Prompt优化需明确角色定义和约束条件；2)记忆模块要区分短期/长期记忆并优化检索；3)工具调用需确保选对工具、参数正确；4)决策逻辑要保证推理步骤完整。文章还提供了性能优化技巧和实用

很多开发者发现，用 LangChain搭一个能调工具的 Agent 只需一下午，但要让它在生产环境中稳定运行却需要几个月。本文以一个复杂的医疗预问诊 Agent 为案例，探讨如何跳出“疯狂修改 Prompt”的怪圈，通过引入状态机架构（LangGraph）、结构化记忆和确定性护栏，系统地调试和优化你的智能体。

如何精准选择多智能体协作模式？本文提出5步判断框架：1）拆解任务特征（线性流程/中心管控/交互迭代/多方案择优/类型分拆）；2）明确约束条件（成本/效率/准确性/合规）；3）匹配协作模式（顺序/科层制/对等/辩论/动态路由）并给出LangGraph实现代码；4）验证框架适配性；5）落地调优。重点指出不同任务类型的最优模式选择，如电力校核适用科层制，代码审查适用辩论模式。LangGraph是唯一支持

多智能体系统协作模式主要包括五种类型：1.顺序模式，采用线性流水线结构，适用于流程明确的任务；2.管理模式，由主管智能体分配任务，适合复杂场景；3.对等模式，智能体平等协作，灵活性高但易冗余；4.辩论模式，通过多方辩论提高准确性，但消耗资源；5.动态路由模式，根据任务类型智能分配。不同框架各有侧重，如LangGraph适合复杂状态机，AutoGen擅长对话协作。

一觉醒来你回到2015，配备deepseek超级科研Agent系统。当你抛出一个课题，比如“分析 2025 年 AI Agent 的技术趋势”：有人立马去 Google Scholar 狂搜资料；有人根据资料快速起草长文；还有个严厉的导师帮你审稿，不合格就打回重写。今天，我们将不再是简单的“写论文”，而是要扮演CTO（首席技术官）的角色，利用国产最强模型 DeepSeek-V3 和 LangGra