尊敬的各位编程专家、架构师及技术爱好者， 欢迎大家来到今天的技术讲座。今天我们将深入探讨一个在构建大型、多用户AI应用时至关重要的话题：如何在LangGraph这样的强大框架中，为上万名用户提供私密且隔离的状态体验，而这一切都运行在同一套底层图定义之上。我们将聚焦于“逻辑命名空间（Logical Namespacing）”这一核心概念。 想象一下，你正在开发一个基于AI助手的平台，为企业提供个性化的智能客服、知识问答或决策支持。你的平台需要同时服务数万甚至数十万个独立的租户或用户。每个用户都有其独特的对话历史、偏好设置、甚至私有的业务数据。如何在不为每个用户部署一套全新AI基础设施的前提下，确保他们的数据和交互是完全隔离且私密的，互不干扰？这就是我们今天要解决的核心问题。 LangGraph以其强大的状态管理和灵活的节点编排能力，成为了构建复杂Agentic工作流的理想选择。然而，LangGraph本身是一个低级框架，它提供了构建智能体和协调它们的基础工具。它不会直接为你处理多租户环境下的状态隔离。因此，理解并设计出有效的逻辑命名空间机制，是将其应用于大规模生产环境的关键。 LangG …
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