本文是「LangGraph 核心与实战」系列专栏的第 5 篇。专栏总览参见：《LangGraph 核心架构全景：用状态图构建可控 Agent 工作流》。
在顺序图与基础条件分支中，节点的执行在时序上是完全串行的：步骤 A 跑完才启动步骤 B。然而在许多现实业务中，任务包含多个彼此没有数据依赖的独 ...
本文是「LangGraph 核心与实战」系列专栏的第 4 篇。专栏总览参见：《LangGraph 核心架构全景：用状态图构建可控 Agent 工作流》。
在顺序图中，所有节点都由固定的 add_edge 单向连接，每一步的去向在编写代码时就已被锁死。但在真实的智能体应用中，系统必须根据运行期的动 ...
本文是「LangGraph 核心与实战」系列专栏的第 3 篇。专栏总览参见：《LangGraph 核心架构全景：用状态图构建可控 Agent 工作流》。
顺序图（Sequential Graph）是 LangGraph 中结构最简单、但工程意义最基础的拓扑结构：节点按照确定的先后次序单向执行，没 ...
本文是「LangGraph 核心与实战」系列专栏的第 2 篇。专栏总览参见：《LangGraph 核心架构全景：用状态图构建可控 Agent 工作流》。
任何 LangGraph 应用在底层都由三个核心部件构成：状态（State）、节点（Node）与图（Graph）。
虽然很多入门示例只有十来行 ...
本文是「LangGraph 核心与实战」系列专栏的第 1 篇。专栏总览参见：《LangGraph 核心架构全景：用状态图构建可控 Agent 工作流》。
构建基于大语言模型（LLM）的应用时，最直观的写法通常是将多个调用像链条一样串联起来：
1234# 典型的链式调用原型step1_res = ...
在构建基于大语言模型的自动化系统时，线性链式调用（Chain）往往是许多开发者的起点：将上一步的输出直接拼入下一步的 Prompt，连续触发多次模型推理。这种模式在快速验证原型时简单有效，但随着业务逻辑引入条件分支、循环重试、多路并发以及人工介入（Human-in-the-loop），单纯依靠线性链 ...
用AI（ChatGPT、Claude 等）改简历，已经是不少求职者的默认动作。但很多人得到的结果是：一份看起来很「专业」、却连自己都觉得陌生的简历，投出去依然零回复。
问题往往不在AI，而在你给它的指令。你让它「帮我写一份简历」，它只能按训练数据里的平均样子给你一份平均的简历——而平均的简历，正是H ...
核验范围： 本文以 2026 年 7 月查阅的 OpenClaw 官方文档为准，重点核对 agent 注册、子代理权限与并发边界。配置字段和默认值会随版本变化，部署时请以当前文档和实际配置为准。
多 Agent 不是“多开几个聊天窗口”。在 OpenClaw 里，多个 agent 是否隔离、谁能 ...
