【Multi-Agent】一、如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目

 一、先把概念掰开：单 Agent vs Multi-Agent

1.1 单 Agent：一个人又要算日期又要查天气还要写代码

你现在的 Demo 结构本质上是这样的：

用户问题
   ↓
一个 Agent（ReAct）
   ↓
在一堆 Tools 里选：
- Calculator
- Wikipedia
- terminal
- time
- weather(封装成 prompt 调用自己的 Agent)

1.2 Multi-Agent：拆成“调度员 + 专家小组”

这篇就是给已经玩过 LangChain tools + Agent 的同学看的进阶篇：

【Multi-Agent实战】如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目

用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目

人工智能

编程语言

架构设计

本文介绍如何用LangChain实现Multi-Agent系统，将单Agent任务拆分为调度员与专家小组协作模式。相比单Agent处理所有任务，Multi-Agent架构更接近人类团队分工，能有效降低prompt复杂度，提升问题定位效率，适合需要多领域协作的复杂AI项目开发。

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【Multi-Agent实战】如何用 LangChain 打造一个 Multi-Agent 实战项目

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