各位同仁，各位对AI Agent架构充满热情的开发者们： 欢迎来到今天的讲座。我们今天将深入探讨一个在构建复杂、可控Agent工作流中至关重要的概念：有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG），以及它在LangGraph框架中是如何被发挥到极致的。在AI领域，我们正从简单的“提示-响应”模式，迅速转向需要多步骤推理、工具调用、条件判断、循环修正甚至多Agent协作的复杂系统。面对这种复杂性，传统的线性调用链或简单的函数组合已经显得力不从心。我们迫切需要一种更强大、更灵活、更可控的架构来支撑Agent的智能行为。我将论证，DAG正是这一挑战的终极答案。 一、Agent 工作流的演进与传统模式的局限 在探讨DAG之前，我们首先需要理解为什么Agent的工作流会变得如此复杂，以及我们目前面临的挑战。 早期的AI Agent，比如基于LangChain的简单Chain，通常遵循线性结构：输入 -> LLM -> 输出。这对于特定任务，如文本生成、简单问答，是高效的。然而，当任务需求提升，Agent需要： 进行多步骤推理：将复杂问题分解为子问题，逐步解决。 …