LLM架构实战：用 LangChain 和 LangGraph 打造多智能体研究助手（含代码）

大语言模型（LLM）的应用越来越广泛，从智能客服到内容创作，从数据分析到研究辅助，LLM 正逐渐改变着人们获取信息和解决问题的方式。今天，我们就来深入探讨大语言模型的架构，尤其是单智能体和多智能体架构，并手把手教大家用 LangChain 和 LangGraph 搭建一个多智能体研究助手。

一、大语言模型智能体的组成部分

回顾一下，大语言模型智能体主要由几大关键部分构成。首先是大语言模型本身，赋予它特定的任务和角色后，它便能在解决问题的过程中进行推理。就好比给一个智慧大脑设定了思考方向，让它能有针对性地 “思考”。

其次是记忆组件，它能在多次交互和会话中捕捉并存储上下文信息和反馈。短期记忆就像即时通讯记录，保存着最近的对话内容，指导智能体下一步行动；长期记忆则如同知识宝库，随着时间积累知识，让智能体更具个性化，表现也更出色。

工具组件也不可或缺，它使智能体能够调用外部服务，比如 API 接口、网页搜索功能、邮件系统，以及其他计算资源，来执行各种动作、完成任务。比如智能体可以通过调用天气 API，为用户查询天气信息。另外，检索功能可以获取各类数据，无论是最新的市场趋势、公司政策更新，还是产品库存情况，确保智能体使用的信息准确无误，它有时也可归为工具的一部分。

二、单智能体与多智能体 LLM 架构大揭秘

在搭建 LLM 架构时，我们面临两种主要模式的选择：单智能体设计和多智能体设计。这两种模式各有千秋，适用于不同的场景。

（一）单智能体 LLM 架构

单智能体 LLM 架构中，一个大语言模型就是整个系统的 “大脑”。它在需要时调用各种工具（如 API、数据库、外部服务），并将处理结果整合为最终输出。打个比方，单智能体就像一个全能的独行侠，独自完成所有任务。

这种架构的优点很明显。首先，它复杂度低，易于维护