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多代理系统中代理切换如何工作
了解基于 LLM 的代理如何在多代理系统中使用 LangGraph 相互传输控制权这篇文章《多代理系统中的代理切换如何工作》首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学法学硕士的推理能力包括记忆、规划和工具使用（创建我们所说的代理），扩大了法学硕士可以执行的任务范围。
然而，单独使用单个代理也有其局限性。当与太多工具或过于庞大的环境结合使用时，通常会导致糟糕的决策和低于标准的响应。
这就是多代理系统越来越受欢迎的原因，因为它们使我们能够处理日益复杂的用例。
多代理系统连接众多协同工作的专业代理，每个代理专注于一项特定任务，同时系统将查询路由给正确的专家。
将其视为一个协作的专家团队，每个人都通过“分而治之”的方法贡献自己的专业技能。
在这篇文章中，我们将清楚地探讨多智能体系统中的关键概念之一：智能体如何将控制权转移给彼此。
内容
(1)
(2)
(3)
(4) LangGraph 中的切换
这是随附的 GitHub 存储库的链接。
(1) LangGraph 入门
[可选阅读]
LangGraph 是一个开源编排框架，用于构建有状态的、基于 LLM 的代理系统，以可靠地处理复杂的任务。
它允许开发人员将工作流程设计为图形，其中每个图形由节点（代表任务或LLM调用）和边（代表控制流）组成。
LangGraph 是我构建代理系统的首选框架，因为它具有以下关键优势：
下图显示了为检索增强生成而设计的基于图形的工作流程：