多智能体协作：Supervisor 模式实战📚专栏导航：这是《LangChain 30篇精讲》的第 26 篇，模块五「LangGraph 进阶」的收官之作。前面几篇我们把单个 Agent 玩明白了——状态图、条件边、循环、持久化、自适应检索。这一篇换个思路：一个 Agent 不够用的时候，怎么办？写在前面：一个人扛不下的项目假设你接了一个活儿：给客户写一份行业研究报告。如果只有你一个人干，你会怎么安排？先花 3 天查资料、读报告、整理数据；再花 2 天搭结构、写初稿；最后花 1 天通读检查、修正错误。听起来还行？但问题在于——你必须同时是一个好的研究员、一个好的写作者、一个好的审核员。而现实是，很少有人三个角色都顶尖。于是真实世界的做法是：组队。找一个人专门查资料（研究员），找一个人专门写文章（撰稿人），再找一个人专门挑毛病（审核员）。三个人各干各的，最后由你（项目经理）负责拆活、派活、收活、拍板。这就是 Supervisor 模式——把一个"全能 Agent"拆成一群"专精 Agent"，再加一个"管理者"负责协调。这一篇，我们就把这套协作模式从架构讲到底