我认为最适合用 LangGraph 构建的复杂业务场景是：企业级智能招投标书（RFP）多智能体协同撰写与审核系统。 为什么这个场景最适合 LangGraph？ 撰写大型投标书通常需要拆解任务、检索公司知识库、多轮起草与修改（循环）、合规性审查，以及关键节点的“人类介入（Human-in-the-loop）”。传统的线性 Chain 无法处理“起草-审查-打回修改”的循环逻辑，而基于提示词的 AutoGen 缺乏对流程和状态的精确控制。LangGraph 的状态机（State Graph）和循环控制能力完美契合这一需求。 --- 一、 State（状态）结构设计 在 LangGraph 中，State 贯穿所有节点。针对这个场景，我们需要记录原始需求、大纲、草稿、审查反馈、执行次数和异常信息。 --- 二、 核心 Node（节点）规划 我们将系统拆分为扮演不同角色的 Agent Node： 1. (需求拆解者)： 分析客户 RFP 文件，提取交期、技术资质、报价要求等硬性指标。 2. (架构规划者)： 根据提取的需求，生成投标书大纲（包含章节标题和每章需涵盖的要点）。 3. (知识...
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