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在处理海量非结构化数据时，我们常常面临一个棘手的痛点：信息虽然丰富，却像被锁在一个个孤立的容器中。无论是扫描版的合同文档、跨语言的海外产品手册，还是复杂的医疗影像报告，传统的技术手段往往只能做到简单的文字识别或基础的图像分类，难以真正理解内容背后的逻辑与关联。对于开发者而言，如何打破文本、图像、音频之间的壁垒，让机器具备“看懂”并“推理”复杂场景的能力，已成为提升业务效率的关键突破口。这种需求在多

question: str # 当前用户问题answer: str # 机器人回答session_id: str # 会话IDhistory: List[str] # 完整对话历史（字符串列表）history用户: 你好助手: 您好，我能帮你什么？"""用 LLM 将长对话总结为一段短摘要，用于减少 prompt 长度。"""prompt = f"请总结以下对话，不超过200字：\n\n用 LLM

提示链：适合结构化任务并行化：提高处理效率路由：动态决策协调器-工作器：最灵活的架构混合模式：结合多种模式的优势这些模式不是孤立的，而是可以组合使用。用路由选择处理路径用提示链处理每个路径用协调器-工作器处理复杂任务LangGraph为我们提供了一套完整的工具集，让复杂LLM应用的开发变得像搭积木一样简单。无论是企业级应用还是个人项目，都能从中受益。

把 3 条有效文档 → 组织成“项目可研报告”的标准结构每个段落对应一个模块：背景、目标、方案、成本、风险用 LLM 生成格式规范、术语统一、逻辑严密的文本我们不是在“回答问题”，我们是在生成企业级文档。用户要的不是“答案”，是“报告”。传统 RAG 是“搜索引擎 + 大模型”。我们的系统，是一个懂业务、会判断、能计算、能写作的 AI 员工。知道什么时候该查文档知道什么时候该算数知道什么时候该重试

模块功能State管理图的共享数据，支持多 schema 和 reducerNode执行逻辑，支持状态更新、Command、缓存、runtime contextEdge控制流，可固定、条件、动态或入口Messages用于存储聊天记录和其他序列化消息支持 Map-Reduce 或动态控制流Runtime提供节点执行上下文，不属于状态超步控制与调试信息检查图结构，准备执行，支持缓存动态修改图结构与状态

方法用途示例add_node添加节点add_edge添加顺序边条件跳转if A → B 或 C快速构建链式流程compile图编译为可执行图。

我按照使用频率和逻辑把所有方法分成五类。类别方法用途执行完整执行一次流式边执行边输出事件更细粒度事件工具list_tools查看工具状态get_state获取当前状态。

特性invoke()（同步）astream()（异步流）执行方式阻塞同步异步迭代（逐步返回）返回结果最终状态一次性返回节点输出逐步返回适用场景快速流程，节点少，无长耗时操作长流程、多节点、耗时操作（API、RAG、LLM）用户体验等待所有节点完成才有结果可实时看到中间执行状态前端显示一次性渲染可流式渲染（SSE、WebSocket）

二维码是一种高效的图形化编码技术，全称是“Quick Response Code”，简称“QR Code”。它最初由日本的公司Denso Wave在1994年发明，用于快速扫描和识别信息。二维码的主要特点是能以点阵方式存储大量数据，并可通过摄像头或专用扫描设备快速读取。