"《LangGraph智能体设计模式与多智能体开发》以生产级AI智能体的运行时框架LangGraph 1.0为核心，紧扣开发者从入门到实战的需求，梳理智能体开发全流程，覆盖环境配置、核心组件及9种智能体设计模式，结合真实的业务案例，助力开发者掌握多智能体开发技术，并能快速适配实际业务场景。《LangGraph智能体设计模式与多智能体开发》配套示例源码、PPT课件、配图PDF、读者微信群答疑服务。 《LangGraph智能体设计模式与多智能体开发》共分12章，内容包括初识智能体、Agent开发环境配置、LangGraph编程基础、构建图的多条件分支、智能体设计模式2：动作React、智能体设计模式3：记忆系统、智能体设计模式4：规划与执行、智能体设计模式5：上下文工程、多智能体实战、案例实战：结合长短期目标的新能源车文案设计、案例实战：共享空间驱动的多智能体、案例实战：主智能体驱动的多智能体。 《LangGraph智能体设计模式与多智能体开发》既适合LangGraph初学者、智能体开发初学者、智能体开发人员、大模型应用开发人员、行业大模型智能体解决方案提供商，也适合高等院校或高职高专院校智能体开发课程的学生。"

王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。其著作包括《AI Agent智能体与MCP开发实践：基于Qwen3大模型》《DeepSeek原生应用与智能体开发实践》《DeepSeek大模型高性能核心技术与多模态融合开发》《深入探索Mamba模型架构与应用》《PyTorch深度学习与计算机视觉实践》《PyTorch语音识别实战》《ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调》《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》。

前 言 背景 随着大语言模型技术的成熟，AI智能体已从概念走向实用，成为革新应用场景的核心力量，但开发者常面临框架适配难、设计模式模糊、多智能体协作落地受阻等问题。LangGraph 1.0作为轻量灵活的智能体开发框架，为解决这些痛点提供了新路径，却缺乏体系化的实战指引。同时，企业对主智能体驱动、共享空间协作等多智能体架构的需求激增，亟需兼具技术深度与落地性的参考资料。因此，本书以LangGraph 1.0为核心，紧扣开发者从入门到实战的需求，梳理智能体开发全流程，覆盖开发环境配置、核心组件及9种智能体设计模式，结合真实业务案例，助力开发者快速掌握多智能技术，并能快速适配实际业务场景。 写作目的 本书的写作目的在于为AI智能体开发者提供系统性的实战指引，破解其入门方向迷茫、框架使用生疏以及多智能体落地困难等问题。本书以LangGraph 1.0为核心，按“基础－进阶－实战”的路径，清晰拆解环境配置、组件应用、设计模式等关键知识，结合Qwen3调用、多智能体协作等实操内容，助力开发者快速掌握技术，并通过真实案例将理论转换为落地能力，满足企业对多智能体开发的实际需求。 本书特点 （1）结合大模型与LangGraph框架：本书深入探讨大语言模型到AI智能体的演进逻辑、智能体核心能力及技术支柱，解析LangGraph 1.0作为独立并行执行引擎的技术底座价值，为读者筑牢智能体开发的背景知识。 （2）技能体系系统全面：本书按“基础－进阶－实战”的路径，覆盖Agent开发环境配置、Qwen3模型调用、LangGraph组件使用、多条件分支构建等流程，详解9种智能体设计模...