DAG 不是 Agent 编排的答案，它是 Agent 最简单的特例。无环图天生不能循环、反思、重试、恢复。LangGraph 的 StateGraph + Pregel 引擎 = Agent 的操作系统内核：调度、持久化、恢复三个原语 DAG 一个都没有。 1.为什么你的 Agent 跑着跑着就卡住了？ 去年我在一个项目里写了这样一个 Agent：让它调研一个 GitHub 仓库，读 READM ...

整套架构本来是给程序员写代码用的，意外地特别适合当业务系统的多智能体后端。今天就把整个流程分享给大家。 做 AI 多智能体业务后端，开源框架满地都是。LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI 我都试过。 结果这次我用一个"写代码用的 CLI"反而搭得最快。

经过九篇文章的逐步构建，我们终于走完了从一行代码到一个完整的企业级 Agent 框架的全过程。这一路，我们从 OpenClaw 的架构哲学中汲取灵感，用 Python 生态打造了名为 E-Claw 的自主 Agent 内核，并在每个环节都注入了企业级特性：多租户、安全、可观测、高可用 ...

这项由清华大学计算机科学与技术系主导的研究，以预印本形式发布于2026年6月，论文编号为arXiv:2606.03895，有兴趣深入了解的读者可通过该编号查询完整论文。 当你叫一个助手帮你整理文件时，你当然希望它只动你允许它动的那一个文件夹，而不是在你毫不知情 ...