深入 LangGraph 中的并行执行：实现多专家节点的同步并行与结果汇聚 在构建复杂的人工智能应用时，我们经常面临一个挑战：如何有效地整合多个专业领域的知识，并以高效、可扩展的方式处理用户请求。传统的顺序执行流程可能导致响应延迟，尤其是在涉及多个耗时操作（如调用不同的大型语言模型、查询外部数据库或执行复杂计算）时。 LangGraph，作为LangChain生态系统中的一个强大工具，通过其图结构和状态管理能力，为解决这一问题提供了优雅的方案。今天，我们将深入探讨如何在LangGraph中实现“并行执行”模式，特别是“扇出”（Fan-out）和“扇入”（Fan-in）机制，从而实现多个专家节点的同步并行处理与结果的智能汇聚。 一、并行执行的必要性与 Fan-out/Fan-in 模式概览 1.1 为什么我们需要并行执行？ 想象一个复杂的客户服务场景：用户提交了一个问题。为了提供最佳答案，系统可能需要： 分析用户意图： 识别问题是关于销售、技术支持还是账单。 查询知识库： 针对识别出的意图，并行查询多个专业知识库。 调用外部API： 例如，检查订单状态、用户账户信息。 生成多角度回复： …
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