使用LangGraph从零构建多智能体AI系统：实现智能协作的完整指南

多智能体AI系统代表了人工智能应用架构的重要演进方向。通过将复杂任务分解为专门化智能体的协作模式，我们能够构建出性能更优、可维护性更强的AI系统。本文通过构建AI研究助手的完整案例，展示了从系统架构设计到具体实现的全过程。相比传统的单模型方案，多智能体架构在处理复杂任务时能够实现40-60%的性能提升，同时具备更好的可扩展性和可调试性。LangGraph框架为多智能体系统的开发提供了强大的工具支持

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希望通过本文，读者能对AutoML有更深入的了解，并在实际工作中应用AutoML技术，实现更高效、更准确的机器学习模型开发。在当今数据驱动的时代，机器学习（ML）已成为解决复杂问题的有力工具。然而，传统的手动机器学习流程存在诸多挑战，如特征选择、模型选择、参数调整等。尽管AutoML已经取得了显著的进展，但仍面临诸多挑战，如可解释性、鲁棒性、资源消耗等。自动机器学习（AutoML）是一种自动化地构