企业官网建设流程全解析

石家庄城乡建设管理局网站,太原公司网站建立,凡客设计,wordpress 数据库 nginx目录 核心判断框架#xff1a;5 步选对协作模式 第一步#xff1a;拆解任务的 3 个核心特征#xff08;基础前提#xff09; 第二步#xff1a;明确任务的约束条件#xff08;缩小选型范围#xff09; 第三步#xff1a;模式匹配 LangGraph 落地#xff08;核心实…目录核心判断框架5 步选对协作模式第一步拆解任务的 3 个核心特征基础前提第二步明确任务的约束条件缩小选型范围第三步模式匹配 LangGraph 落地核心实操1. 顺序协作模式线性任务的 “流水线”2. 科层制 / 管理模式强管控任务的 “总控台”3. 对等 / 广播模式共创型任务的 “圆桌会”4. 辩论 / 投票模式低幻觉任务的 “辩论赛”5. 动态路由模式多类型任务的 “分流器”第四步验证框架适配性避免技术落地踩坑第五步落地调优从原型到生产实战总结3 类典型任务的模式选型在多智能体系统MAS中选对协作模式不是 “凭经验”而是 “按规则”—— 选对了效率提升 50%选错了轻则冗余耗时重则任务失败。以下是一套可落地的「任务→模式」判断框架结合任务特征、约束条件、框架适配性帮你精准匹配还附 LangGraph 核心实现要点对应每个模式的示意图逻辑。LangGraph 玩转多智能体5 种协作模式的任务匹配与代码实现核心判断框架5 步选对协作模式第一步拆解任务的 3 个核心特征基础前提拿到任务先问自己 3 个问题直接锁定模式方向核心特征关键判断点指向模式任务流程是否 “线性无反馈”任务能否拆分为「前序输出 后序输入」的固定步骤是否无需回退 / 修正顺序协作模式是否需要 “中心化管控”任务是否要求单一核心决策、子任务需审核 / 回退、合规性强科层制 / 管理模式是否需要 “多方交互迭代”任务需多智能体平等共创、信息循环完善无明确核心管控对等 / 广播模式是否需要 “多方案择优”任务需降低幻觉 / 提升准确性需多智能体并行输出、统一决策辩论 / 投票模式是否需要 “按类型分拆”任务输入类型多样需先识别领域再分发如客服代码 / 翻译 / 咨询动态路由模式第二步明确任务的约束条件缩小选型范围特征匹配后用约束条件做 “二次筛选”避免 “能适配但不实用” 成本约束Token / 算力预算有限→优先顺序 / 科层制避免对等 / 辩论的高消耗 效率约束响应速度优先动态路由 / 顺序模式避免辩论的长推理时间 准确性约束低幻觉优先辩论 / 投票模式哪怕牺牲部分效率 合规约束强管控优先科层制模式避免对等模式的去中心化失控。第三步模式匹配 LangGraph 落地核心实操结合任务特征 约束对应模式的 LangGraph 实现要点匹配前文示意图逻辑1. 顺序协作模式线性任务的 “流水线”✅ 适配任务无反馈、标准化、步骤固定如需求分析→代码实现→测试→部署 排除场景需回退修正、多智能体交互的任务 LangGraph 核心实现from langgraph.graph import StateGraph, END # 定义状态前序输出作为后序输入 class PipelineState: research: str # 调研结果Agent A输出 writing: str # 写作结果Agent B输出 review: str # 校对结果Agent C输出 # 定义智能体节点 def agent_a(state): state[research] 完成调研内容 return state def agent_b(state): state[writing] f基于调研{state[research]} 完成写作 return state def agent_c(state): state[review] f校对写作内容{state[writing]} 无问题 return state # 构建线性图匹配LR示意图的单向流转 graph StateGraph(PipelineState) graph.add_node(agent_a, agent_a) graph.add_node(agent_b, agent_b) graph.add_node(agent_c, agent_c) # 按顺序连接Start→A→B→C→End graph.add_edge(agent_a, agent_b) graph.add_edge(agent_b, agent_c) graph.add_edge(agent_c, END) # 启动 app graph.compile() result app.invoke({research: , writing: , review: })2. 科层制 / 管理模式强管控任务的 “总控台”✅ 适配任务需中心化决策、子任务可回退、合规性强如操作票校核、企业级调研 排除场景无核心管控、需自由共创的任务 LangGraph 核心实现from langgraph.graph import StateGraph, END, START from typing import Dict, Any # 定义状态含总控指令、子智能体反馈、任务状态 class HierarchicalState: supervisor_cmd: str # 主管指令 worker1_result: str # 工人A结果 worker2_result: str # 工人B结果 task_status: str # 任务状态待分配/审核中/完成 # 主管智能体核心调度 def supervisor(state): if state[task_status] 待分配: state[supervisor_cmd] 工人A校核五防规则工人B校核安规条款 state[task_status] 审核中 return state # 审核子智能体结果决定是否完成 if 合规 in state[worker1_result] and 合规 in state[worker2_result]: state[task_status] 完成 return state else: state[supervisor_cmd] 工人A/B修正不合规项后重新校核 return state # 工人智能体1五防校核 def worker1(state): if 五防规则 in state[supervisor_cmd]: state[worker1_result] 五防规则校核合规 # 模拟结果 else: state[worker1_result] 五防规则校核修正后合规 return state # 工人智能体2安规校核 def worker2(state): if 安规条款 in state[supervisor_cmd]: state[worker2_result] 安规条款校核合规 else: state[worker2_result] 安规条款校核修正后合规 return state # 构建图匹配TD示意图主管↔工人双向交互 graph StateGraph(HierarchicalState) graph.add_node(supervisor, supervisor) graph.add_node(worker1, worker1) graph.add_node(worker2, worker2) # 启动→主管分配任务→工人执行→主管审核完成则结束否则重分配 graph.add_edge(START, supervisor) graph.add_edge(supervisor, worker1) graph.add_edge(supervisor, worker2) graph.add_edge(worker1, supervisor) graph.add_edge(worker2, supervisor) graph.add_conditional_edges( supervisor, lambda state: END if state[task_status] 完成 else supervisor, {END: END, supervisor: supervisor} ) app graph.compile() result app.invoke({supervisor_cmd: , worker1_result: , worker2_result: , task_status: 待分配})3. 对等 / 广播模式共创型任务的 “圆桌会”✅ 适配任务无中心管控、需多智能体迭代完善如头脑风暴、剧本创作 排除场景强合规、需单一决策的任务 LangGraph 核心实现from langgraph.graph import StateGraph, END import random # 定义状态共享上下文、共识达成标记 class P2PState: context: str # 共享上下文 consensus: bool False # 是否达成共识 # 智能体A/B/C平等交互、补充信息 def agent_a(state): if not state[consensus]: state[context] \nAgent A补充新增创意方向 return state def agent_b(state): if not state[consensus]: state[context] \nAgent B补充优化创意落地性 return state def agent_c(state): if not state[consensus]: state[context] \nAgent C补充规避创意风险 # 随机模拟达成共识实际可按上下文完善度判断 state[consensus] random.choice([True, False]) return state # 构建图匹配LR示意图的A↔B↔C闭环 graph StateGraph(P2PState) graph.add_node(agent_a, agent_a) graph.add_node(agent_b, agent_b) graph.add_node(agent_c, agent_c) # 闭环连接A→B→C→A直到达成共识 graph.add_edge(agent_a, agent_b) graph.add_edge(agent_b, agent_c) graph.add_conditional_edges( agent_c, lambda state: END if state[consensus] else agent_a, {END: END, agent_a: agent_a} ) app graph.compile() result app.invoke({context: 初始创意AI剧本创作, consensus: False})4. 辩论 / 投票模式低幻觉任务的 “辩论赛”✅ 适配任务需多方案对比、降低幻觉如代码审查、法律咨询 排除场景低算力、追求极速响应的任务 LangGraph 核心实现from langgraph.graph import StateGraph, END, START # 定义状态正反方观点、裁判结论 class DebateState: pro_opinion: str # 正方观点 con_opinion: str # 反方观点 judge_result: str # 裁判结论 # 正方/反方并行输出观点 def agent_pro(state): state[pro_opinion] 代码方案A效率高符合Python规范 return state def agent_con(state): state[con_opinion] 代码方案A存在内存泄漏风险需优化 return state # 裁判汇总观点、输出最优解 def judge(state): state[judge_result] f综合正反方{state[pro_opinion]}{state[con_opinion]}→最优解优化方案A的内存泄漏问题 return state # 构建图匹配LR示意图Start→并行正反方→裁判→End graph StateGraph(DebateState) graph.add_node(agent_pro, agent_pro) graph.add_node(agent_con, agent_con) graph.add_node(judge, judge) # 启动→并行调用正反方→裁判汇总 graph.add_edge(START, agent_pro) graph.add_edge(START, agent_con) graph.add_edge(agent_pro, judge) graph.add_edge(agent_con, judge) graph.add_edge(judge, END) app graph.compile() result app.invoke({pro_opinion: , con_opinion: , judge_result: })5. 动态路由模式多类型任务的 “分流器”✅ 适配任务输入类型多样、需按领域分发如智能客服、多功能 AI 平台 排除场景单一类型、固定流程的任务 LangGraph 核心实现from langgraph.graph import StateGraph, END, START from typing import Literal # 定义状态用户输入、路由类型、领域结果 class RoutingState: user_input: str route_type: Literal[code, translation, analysis] | None None domain_result: str # 路由网关识别输入类型 def router(state): if 代码 in state[user_input]: state[route_type] code elif 翻译 in state[user_input]: state[route_type] translation else: state[route_type] analysis return state # 领域智能体代码/翻译/分析 def code_agent(state): state[domain_result] f代码问题解答{state[user_input]} → 解决方案... return state def translation_agent(state): state[domain_result] f翻译结果{state[user_input]} → 英文... return state def analysis_agent(state): state[domain_result] f数据分析{state[user_input]} → 结论... return state # 构建图路由网关→分发至对应领域智能体 graph StateGraph(RoutingState) graph.add_node(router, router) graph.add_node(code_agent, code_agent) graph.add_node(translation_agent, translation_agent) graph.add_node(analysis_agent, analysis_agent) # 启动→路由→对应领域智能体→结束 graph.add_edge(START, router) graph.add_conditional_edges( router, lambda state: state[route_type], { code: code_agent, translation: translation_agent, analysis: analysis_agent } ) graph.add_edge(code_agent, END) graph.add_edge(translation_agent, END) graph.add_edge(analysis_agent, END) app graph.compile() result app.invoke({user_input: 帮我优化这段Python代码})第四步验证框架适配性避免技术落地踩坑不同框架对模式的支持度不同选好模式后需匹配最优框架协作模式LangGraph 适配性AutoGen 适配性CrewAI 适配性顺序协作✅ 高线性流✅ 中✅ 高流程科层制✅ 高双向流✅ 高主管 - 工人✅ 中对等 / 广播✅ 高闭环✅ 高群聊❌ 低辩论 / 投票✅ 高并行✅ 中✅ 中动态路由✅ 高条件流❌ 低❌ 低核心结论LangGraph 是唯一能全覆盖 5 种模式的框架尤其适合复杂模式动态路由、科层制AutoGen 擅长对等 / 科层制CrewAI 适合结构化的顺序 / 辩论模式。第五步落地调优从原型到生产顺序模式增加 “异常捕获节点”避免单节点失败导致全流程中断科层制模式给主管智能体加 “超时重试”避免子智能体卡顿对等模式设置 “最大迭代次数”避免死循环辩论模式限制单智能体 Token 输出控制成本动态路由增加 “兜底智能体”处理未识别的输入类型。实战总结3 类典型任务的模式选型任务类型核心特征最优模式框架选择电力操作票逻辑校核强管控、需回退、合规性科层制子环节辩论LangGraph代码审查 / 法律咨询低幻觉、多方案对比辩论 / 投票模式LangGraph/AutoGen综合性智能客服多输入类型、需领域分发动态路由模式LangGraph产品头脑风暴 / 剧本创作无管控、需迭代共创对等 / 广播模式AutoGen软件开发流水线线性、标准化、无反馈顺序协作模式CrewAI/LangGraph这套判断框架的核心是 “先看任务特征再卡约束条件最后匹配技术落地”—— 无论多复杂的多智能体任务都能通过这 5 步精准选型再结合 LangGraph 的灵活扩展既能快速落地原型也能适配生产级的复杂场景。