很多團隊落地Agent到業(yè)務(wù)場景時，都會遇到同一個瓶頸：單Agent能搞定簡單問答，但碰到多步驟、多角色、有分支的復(fù)雜業(yè)務(wù)流程（比如工單閉環(huán)處理、研報全流程生成、合同跨部門審核），立刻就變得不可控——步驟亂跑、邏輯跳脫、容易死循環(huán)，出了問題也說不清卡在了哪一步。傳統(tǒng)的ReAct Agent本質(zhì)是“走一步想一步”，適合開放式探索場景，但對流程確定性要求高的企業(yè)業(yè)務(wù)來說，靈活性反而成了風(fēng)險。而LangGraph的出現(xiàn)，剛好補上了這塊短板：它以狀態(tài)機+有向圖為核心，把大模型的推理能力和工作流的確定性結(jié)合起來，既能用Agent處理模糊問題，又能嚴(yán)格管控流程走向，是目前生產(chǎn)級多Agent編排最主流的落地方案。