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功能手写代码使用 LangGraph流程定义需要手写 if/while/for 逻辑声明式添加节点和边状态管理手动合并字典和列表自动累加和合并条件分支嵌套 if/else循环控制手写 while + 计数器添加循环边 + 条件判断异步执行手动管理 async/await自动处理异步节点可视化需要手写或使用第三方工具内置 Mermaid 生成持久化需要自己实现内置 Checkpointer调试需要大量 print/log状态追踪和可视化LangGraph 是一个“让复杂工作流变简单”

本文介绍了一个基于大语言模型的智能告警分析系统，能够自动识别告警类型、智能决策查询策略并生成专业研判报告。系统采用模块化架构，包含FastAPI服务、LangGraph工作流和GPT-4模型，支持与监控系统、知识库等外部API集成。工作流程分为四个阶段：告警识别、智能查询（最多3次迭代）、数据收集和综合研判，最终生成包含根因分析、影响评估和处理建议的报告。系统通过状态机管理分析流程，支持完整的时序交互，提供智能化的告警处理解决方案。

本方案基于用户提出的2-Agent架构进行深度优化，提出双系统协作架构🔵分析系统: Supervisor + 3专业Agent + Memory Manager (4+1架构)🟡配置系统: Config Assistant Agent + 4个AI工具全面解决稳定性、性能、Token管理和配置优化四大核心问题。✅高扩展性场景驱动，易于添加新场景提示词模块化，灵活组合Agent可独立扩展✅高稳定性多级缓存机制完善的容错降级Checkpointing断点恢复✅高性能配置预加载。

LangGraph是一个用于构建有状态的、多角色（multi-actor）应用程序的框架，基于 LangChain 生态系统开发。它使用**图（Graph）结构来协调多个计算步骤，特别适合构建具有循环（cycles）和条件分支（conditional branching）**的复杂 Agent 系统。StateGraph：定义图结构：定义状态结构：添加节点和边：配置持久化控制状态更新逻辑。"""深度合并字典""""""保留最后 n 个元素"""# 深度合并字典# 保留最后10条消息。