2.3 让 Agent 学会“思考”：用 LangGraph 构建智能路由与记忆管理系统

2.3 让 Agent 学会“思考”：用 LangGraph 构建智能路由与记忆管理系统

导语：在上一个教程中，我们构建了一个可以在两个工具间进行选择的 Agent。但它的“思考”能力还很初级：要么调用工具，要么结束。它的“记忆”是短暂的，程序一停，所有对话历史都烟消云散。要构建能够处理复杂、长期任务的 Agent，我们必须赋予它更高级的“思考”能力（智能路由）和更持久的“记忆”（持久化）。本文将带你深入 LangGraph 的高级功能，学习如何构建一个可以根据任务状态动态路由的、拥有持久化记忆的智能 Agent，让你的 Agent 真正学会“思考”和“铭记”。

目录

1. 超越二元决策：从“是否调用工具”到“下一步该做什么？”
   • 回顾：简单的条件边 should_continue
   • 新需求：一个能够进行网络搜索、代码编写、任务分解的“全能”研究员 Agent
   • 智能路由的必要性：根据任务类型，将工作流导向不同的“专家”节点
2. 构建“全能研究员” Agent 的蓝图
   • 专家节点：
     • web_search_node: 负责网络搜索的专家
     • code