AIAgent-Hub · LangGraph

Параллельный fan-out и агрегатор (LangGraph) LangGraph

Запускает агентов параллельно и сводит их выводы в один ответ. Для многокритериальной оценки, опроса нескольких источников, ускорения за счёт распараллеливания.

Спроектируй LangGraph-граф по паттерну map-reduce (fan-out / fan-in) для задачи, которую можно распараллелить: <напр. оценить идею с 5 ракурсов / проверить текст по N критериям / собрать данные из M источников>.

Требования:
1. Узел-диспетчер делит задачу на независимые подзадачи и через Send() запускает параллельных воркеров (по одному на ракурс/источник/критерий).
2. Каждый воркер — узкоспециализированный агент с собственным system_message и форматом вывода (структурированный результат своей части).
3. State использует reducer (Annotated[list, operator.add]), чтобы результаты воркеров безопасно накапливались при параллельной записи.
4. Узел-АГРЕГАТОР дожидается всех воркеров, снимает дубли/противоречия и синтезирует единый ответ с указанием, какой вывод от какого ракурса.
5. Обработай частичный сбой: если воркер не дал результат — пометь как missing, не роняй граф.

Выведи: схему графа, код узла-диспетчера с Send(), system_message воркеров и агрегатора, определение State с reducer и Python-скелет на StateGraph. Комментарии в коде на английском.

langgraph, parallel, map-reduce, fan-out, агрегация, agent