系列导读

你现在看到的是《LangGraph 多智能体编排开发实战：从入门到企业级应用》的第4/10篇，当前这篇会重点解决：三种协作模式对应不同业务复杂度，选对模式能大幅降低编排维护成本。

上一篇回顾：第 3 篇《节点与边：LangGraph 中智能体通信的底层机制》主要聚焦 节点与边是 LangGraph 的编排基石，理解其底层才能灵活控制智能体流程。 下一篇预告：第 5 篇《LangGraph 中的记忆与上下文管理：让智能体不“失忆”》会继续展开 记忆管理决定多智能体系统的对话连贯性，是企业级应用的必备能力。

全系列安排

1. LangGraph 初探：为什么多智能体编排需要图计算？
2. LangGraph 状态管理深度解析：从 State 到持久化
3. 节点与边：LangGraph 中智能体通信的底层机制
4. 多智能体协作模式：串行、并行与混合编排实战（本文）
5. LangGraph 中的记忆与上下文管理：让智能体不“失忆”
6. LangGraph 与外部工具集成：让智能体会用 API 和数据库
7. LangGraph 生产化部署：从开发到 K8s 集群
8. LangGraph 性能调优：减少延迟与资源消耗
9. LangGraph 常见错误与排错实战手册
10. LangGraph 实战总结：从 0 构建一个企业级多智能体系统

一、导语：从通信底层到协作模式

在上一篇文章《节点与边：LangGraph 中智能体通信的底层机制》中，我们深入剖析了节点