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在LangChain生态中，**State**、**Runtime**、**RunnableConfig** 是三个核心概念，分别承担状态数据容器、环境数据容器、配置数据容器的角色。使用它们开发智能体

监督者模式（Supervisor Pattern）是多智能体系统(Multi-Agent System)设计中最为经典实用的设计模式之一。它由一个中心化的监督者智能体和多个专用子智能体组成。

ReAct模式是智能体系统设计中一种经典的设计模式。它由普林斯顿大学和谷歌的研究者在2023年发表的ICLR论文提出。它使得智能体可以在解决问题的过程中进行迭代思考和决策，同时与外部环境交互。

反思模式是智能体开发中，用于提升智能体任务执行质量与自主优化能力的核心设计方法。 该模式通过模拟人类“自我复盘”的思维，构建“生成 - 评估 - 优化”的闭环工作流，赋予智能体元认知能力和迭代改进能力

从 Trae IDE 到 Trae SOLO 从 Trae IDE 到 Trae SOLO，AI 编程功能实现了从开发者主导的辅助工具到AI 主导的全流程开发助手的跨越式变迁。一句话实现智能体开发。

本文分享如何规划使用LangGraph构建智能体（Agents）。 使用 LangGraph 构建智能体时，你首先需要将其拆解为多个独立的步骤，这些步骤被称为 “节点”（nodes）。接着，你要定义每

人工智能对人类社会的影响 0 引言 人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为21世纪最具变革性的技术之一，正在深刻地重塑社会的经济结构、教育体系、医疗模式、就业市场、伦理

ThinkDepth.ai 深度研究系统——在2025年10月DeepResearch Bench基准测试中，以显著优势斩获榜首，其核心突破源于“自平衡代理型AI”技术体系的创新构建。该体系重新定义了

LangGraph专注于构建智能体编排和运行时所需的底层核心能力。本文探讨这些核心能力以及它们的实现方式。 持久化能力（Persistence）、持久化执行、流传输、中断、时间回溯、记忆、子图。