摘要：在多智能体系统（Multi-Agent System）的发展历程中，LangGraph 正逐渐成为最具代表性的编排框架之一。它不仅能让多个智能体协同工作，还能通过图结构管理复杂的工作流。而在众多特性中，最值得关注的，莫过于它所引入的“Supervisor（代理
在多智能体系统（Multi-Agent System）的发展历程中，LangGraph 正逐渐成为最具代表性的编排框架之一。它不仅能让多个智能体协同工作，还能通过图结构管理复杂的工作流。而在众多特性中，最值得关注的，莫过于它所引入的“Supervisor（代理主管）”机制——一个能够像项目经理一样，统筹规划、任务分派、结果整合的核心控制单元。
这篇文章，我们将从微软的最新多智能体系统 Magentic-One 入手，深入理解 Supervisor 架构的思想来源与实现逻辑，最后带你一步步在 LangGraph 中构建一个真正可运行的多智能体系统。
微软在 2024 年推出的 Magentic-One，可以说是当前多智能体系统的“教科书级”范例。它允许多个 AI 代理协同工作，每个代理都是某一领域的专家，彼此之间通过中心控制器（Orchestrator）进行通信与协调。
举个例子，在一个软件开发场景中：
WebSurfer 代理负责网页搜索；FileSurfer 负责文件管理；Coder 负责编写代码；ComputerTerminal 负责执行程序；而 Orchestrator 则作为“大脑”，调度上述所有代理。这种设计让整个系统具备了像人类团队一样的协作模式：一个主管带领多个执行者，实时分工、汇报、反馈、调整。
如下图所示，Magentic-One 的架构逻辑清晰分层：
在实际任务中，比如提取图片中的 Python 代码、运行后生成 C++ 源码，再执行得到计算结果，系统的任务流是这样运转的：
整个过程由 Orchestrator 全程监督调度。
这套体系的关键优势在于：
各代理功能独立但可协作；流程具备弹性和可恢复性；具备“动态自适应”的能力，能根据环境变化实时调整。这正是 LangGraph 的 Supervisor 架构 所要实现的目标。
它的核心思想就是：分工明确 + 中央协调 + 动态路由。
LangGraph 的 Supervisor 就是把这种思想“图化”，把调度逻辑用状态图(StateGraph)表达出来，便于可视化、调试与扩展。它作为中央调度中心，负责协调多个子代理（Worker Agents）的工作流。简单说，它就是图中的一个特殊节点，充当多代理工作流中的中央控制器。
整个流程是这样的：
用户输入 → Supervisor接收 → 判断该让谁处理 → 指派任务给对应代理 → 代理执行完后向Supervisor汇报 → Supervisor决定是继续还是结束。
这种架构有个巨大的优势：灵活性。随着需求变化或新代理的加入，系统可以动态调整工作流程。特别是在客户服务这类动态环境中，查询和需求不断变化，这种架构就显得特别有用。
Supervisor 把多代理系统从“各自为政”提升为“有序协作”。它的价值体现在三点：
结构化的任务调度：Supervisor 通过状态控制图，实现了任务的动态编排。可扩展的代理体系：可以随时接入新的专业代理而无需重构流程。自适应的智能决策：通过大模型理解上下文并实时规划下一步。未来，多智能体系统的发展方向，就是让这些“主管”和“员工”之间的协作更加自然，最终演化为一个可以自动理解目标、动态规划路径、自主执行任务的“智能组织”。
来源：正正杂说