很多团队落地Agent到业务场景时，都会遇到同一个瓶颈：单Agent能搞定简单问答，但碰到多步骤、多角色、有分支的复杂业务流程（比如工单闭环处理、研报全流程生成、合同跨部门审核），立刻就变得不可控——步骤乱跑、逻辑跳脱、容易死循环，出了问题也说不清卡在了哪一步。传统的ReAct Agent本质是“走一步想一步”，适合开放式探索场景，但对流程确定性要求高的企业业务来说，灵活性反而成了风险。而LangGraph的出现，刚好补上了这块短板：它以状态机+有向图为核心，把大模型的推理能力和工作流的确定性结合起来，既能用Agent处理模糊问题，又能严格管控流程走向，是目前生产级多Agent编排最主流的落地方案。 用LangGraph搭建业务工作流：多Agent任务编排实战
很多团队落地Agent到业务场景时，都会遇到同一个瓶颈：单Agent能搞定简单问答，但碰到多步骤、多角色、有分支的复杂业务流程（比如工单闭环处理、研报全流程生成、合同跨部门审核），立刻就变得不可控——步骤乱跑、逻辑跳脱、容易死循环，出了问题也说不清卡在了哪一步。传统的ReAct Agent本质是“走一步想一步”，适合开放式探索场景，但对流程确定性要求高的企业业务来说，灵活性反而成了风险。而LangGraph的出现，刚好补上了这块短板：它以状态机+有向图为核心，把大模型的推理能力和工作流的确定性结合起来，既能用Agent处理模糊问题，又能严格管控流程走向，是目前生产级多Agent编排最主流的落地方案。 RELATED READING
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