使用LangGraph从零构建多智能体AI系统：实现智能协作的完整指南

想象一下：只需四小时，一位初级开发者就能构建出同时处理事实核查、摘要生成、情感分析和多数据源交叉引用的AI研究助手。这在六个月前需要高级工程师团队数周的开发时间，如今借助LangGraph多智能体框架已经成为现实。

传统AI应用依赖单一大型模型处理所有任务，就像让一个人同时担任研究员、作家、事实核查员和编辑。而多智能体系统将复杂任务分配给专门化的AI智能体，每个智能体在特定领域发挥最佳性能，通过精确协调实现整体目标。

本文将通过构建AI研究助手的完整案例，展示如何使用LangGraph框架实现这种架构转变，从理论基础到具体实现，帮助你掌握下一代AI系统的构建方法。

优秀的人类团队通常采用专业分工的方式运作，而非让一个人同时承担研究员、作家、事实核查员和编辑的全部职责。团队成员各自在专业领域发挥优势，通过无缝协作实现整体目标。