在 LangGraph 中，当两个节点（Node）被并行执行，且它们都试图更新同一个 State 字段时，底层处理这种状态合并的核心机制完全依赖于你如何定义该字段的 Reducer（归约器）。 LangGraph 底层基于 Pregel 模型（一种图计算模型），它的状态更新不是“实时就地修改”的，而是基于超步（Superstep）的概念。 以下是 LangGraph 底层处理并行更新的具体机制和不同场景下的表现： 1. 核心机制：超步（Superstep）与更新收集 当并行节点执行时，底层发生了什么？ 1. 隔离执行：并行节点 A 和节点 B 会基于当前超步开始时的同一个静态 State 快照进行计算。它们不会在执行期间互相干扰。 2. 收集更新：节点执行完毕后，它们不会立刻修改全局 State，而是将它们想要更新的内容（一个字典）返回给 LangGraph 引擎。 3. 统一合并：当该超步中所有并行节点都执行完毕后，LangGraph 会收集所有的状态更新包，并根据 State Schema 中定义的 Reducer 统一进行状态合并。 --- 2. 场景一：未定义 Reduc...
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