当单个 LLM 调用无法可靠完成复杂任务时，工程师会本能地把问题拆成多个"专家"，让它们协作。这个直觉是对的，但也是最容易翻车的地方：多 Agent 系统的失败，很少来自某个模型不够聪明，而几乎全部来自协调（orchestration）层做得不严谨。上下文如何在 Agent 之间传递？谁有权决定下一步？失败了谁能兜底？这些问题如果不显式建模，最终得到的往往不是"协作"，而是一群各自为政的 Agent 把 token 和延迟烧光后返回一份缝合怪结果。

本文不打算再复述"多 Agent 很酷"的陈词滥调，而是从工程视角拆解两个本质问题：控制流应该由图来显式表达，还是让 Agent 自主协商；以及 LangGraph 如何把状态、条件边、人机回环这三件事落到可调试、可恢复的生产代码里。