[智能体-332]：图解langgraph

这张图清晰展示了两类典型 Agent 架构并揭示了一个核心趋势LLM 的控制权Control越高Agent 的自主性就越强。下面我们结合图示把两种 Agent 讲透。一、Router Agent路由型智能体图示结构流程Start → Step 1 → LLM → 分支选择Step 2 / Step 3 → End关键特征LLM 只负责路由决策不参与后续步骤的执行循环。核心特点角色定位智能调度员LLM 的核心工作只有一个基于自然语言判断该走哪条路。它根据输入的上下文选择后续的固定流程分支不参与流程内部的执行。流程形态分支式、非循环整个任务流程是预先定义好的多个固定路径Step 2、Step 3LLM 只是做 “选择题”而不是自己 “做解答题”。控制权低任务的执行步骤、逻辑、终点都是提前写死的LLM 的干预范围很小只在分叉点做选择。典型场景客服机器人根据用户问题分类路由到不同的业务流程查订单 / 退款 / 咨询。工单系统根据问题描述自动分配到对应的处理部门。这种架构本质上是 **“规则引擎 LLM 分类器”**结构简单、可控性强但灵活性和自主性有限。二、Fully Autonomous Agent完全自主型智能体图示结构流程Start → LLM内置Step 1…N → 循环迭代 → End关键特征LLM 是流程的核心与循环控制者自主完成规划、执行、判断的闭环。核心特点角色定位自主决策者 执行者LLM 不仅负责判断下一步做什么还能自主拆解任务、制定计划Step 1 到 Step N、调用工具执行并根据结果不断调整策略直到目标达成。流程形态循环式、动态生成没有固定的分支流程是动态生成的。LLM 会通过 “思考→行动→观察→反思” 的循环一步步逼近目标甚至中途调整计划。控制权高从任务规划到执行终止整个过程都由 LLM 主导开发者只需要定义最终目标和边界规则。典型场景复杂任务助手如 AutoGPT、BabyAGI能自主完成市场调研、竞品分析、报告撰写的全流程。科研辅助 Agent能自主检索文献、分析数据、调整实验参数、撰写论文初稿。这种架构是真正意义上的 **“通用型智能体”**自主性极强但也对 LLM 的规划能力和安全管控提出了更高要求。三、两类 Agent 的核心对比与演进逻辑表格维度Router AgentFully Autonomous AgentLLM 角色路由 / 分类器决策中枢 流程控制者流程逻辑固定分支单次决策动态生成循环迭代控制权低Less高More自主性弱强开发复杂度低高适用场景标准化、分类式任务复杂、开放式、需要迭代的任务演进趋势从左到右Agent 的形态演进本质上是 **“LLM 控制权的提升”**从 “只做选择” 到 “全程主导”从 “流程固定” 到 “流程自生成”从 “被动响应” 到 “主动闭环”。这也是 Agent 技术从简单应用向真正通用智能演进的核心路径。