AI大模型学习
1、环境搭建
2、Embedding与向量数据库
3、RAG技术与应用
4、RAG高级技术与实践
5、LlamaIndex知识管理与信息检索
6、基于LlamaIndex开发的中医临床诊疗助手
7、LangChain多任务应用开发
8、Function Calling与Agent 智能体
9、Agent应用与图状态编排框架LangGraph
10、基于LangGraph实现智能分诊系统
11、MCP应用技术开发
12、AI 应用开发新范式 MCP 技术详解
13、基于LangGraph的多智能体交互系统
14、企业级智能分诊系统RAG项目
15、LangGraph与Agno-AGI深度对比分析
16、AgentSkill详解
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13、基于LangGraph的多智能体交互系统
# 多智能体路由系统 基于 LangGraph 框架构建的多智能体系统，能够根据用户输入动态路由到相应的功能模块，实现工具调用和智能问答。 ## 项目概述 本项目是一个智能路由多智能体系统，核心功能包括： - **智能路由**：使用大语言模型分析用户输入，自动分类并路由到相应处理模块 - **工具调用**：集成高德地图 API 实现路线规划功能 - **智能搜索**：提供强大的搜索能力 - **自主聊天**：支持自然语言对话 - **上下文记忆**：保持对话连贯性，记忆历史交互内容 ## 核心特性 ### 🚀 智能路由 - 自动识别用户意图和问题类型 - 动态分配任务到相应的功能模块 - 支持多种场景分类 ### 🗺️ 高德地图集成 - 实时路线规划 - 多种出行方式支持 - 地理位置服务 ### 🔍 智能搜索 - 高效信息检索 - 多源数据整合 - 精准答案生成 ### 💬 对话系统 - 自然语言理解 - 上下文感知 - 多轮对话支持 ### 🧠 记忆能力 - 对话历史记录 - 上下文关联 - 个性化交互体验 ## 系统架构 - 用户输入 → 路由分类器 → 功能模块分发 → 结果返回 - ↓ - 上下文记忆 ← 对话管理 ← 工具调用/搜索 ## 安装说明 ### 环境要求 - Python 3.11+ - LangGraph 框架 - 大语言模型 API 密钥 - 高德地图 API 密钥 - https://www.tavily.com/ 申请API Key ### 安装依赖 - pip install -r requirements.txt 运行系统 - python main.py 附件 [【附件】multi-agent-map.zip](/media/attachment/2025/10/multi-agent-map.zip)
李智
Oct. 11, 2025, 1:57 p.m.
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