引言：智能体的崛起与实时控制的挑战 大型语言模型（LLM）的飞速发展，正在重塑我们构建智能应用的方式。从简单的问答到复杂的工具使用（Tool-use）、代理（Agentic）工作流，LLM的能力边界不断拓展。LangChain及其进阶版本LangGraph，正是为了应对这些复杂场景而生。LangGraph通过其基于图的状态机模型，将智能体的工作流分解为一系列有状态的节点和连接它们的边，从而实现了对复杂决策流、循环和条件分支的优雅管理。 LangGraph的强大之处在于它允许我们构建具备多步骤推理、记忆和工具使用能力的智能体。然而，传统的LangGraph执行模式——例如通过invoke()方法——往往表现为一个“黑盒”过程：你提供输入，它在内部执行一系列节点，最终返回一个结果。这种“事后”控制模式，即只能在整个流程完成后才进行评估和调整，对于许多高级智能体应用来说是远远不够的。 想象一下，一个自动驾驶汽车在行驶中途，我们不可能等到它完成整个旅程后才发现它偏离了路线或做出了危险决策。我们期望的是实时监控其“思考”和“行动”，并在必要时立即干预。对于AI智能体而言，这也正是“流式思维”（S …
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