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概念 ：中央任务调度中枢

• ✅ 优点：全局资源协调，确保任务执行顺序
• ❌ 缺点：单点故障风险，可能成为性能瓶颈

import operator
import osfrom langchain.schema import SystemMessage, HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langgraph.constants import Send
from pydantic import BaseModel, Field
from typing_extensions import Annotated, TypedDict, List# 将一个论证标题拆分为多个子标题，大模型并行执行这些子标题，最终汇总所有的结果。# 初始化模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo",openai_api_key=os.environ["GPT_API_KEY"],openai_api_base="https://api.chatanywhere.tech/v1",streaming=False  # 禁用流式传输
)# 大模型拆分的某一个维度的结构
class Section(BaseModel):name: str = Field(description="章节标题")description: str = Field(description="章节概述")# 结构化输出信息的实体类，输出一个列表
class Sections(BaseModel):sections: List[Section] = Field(description="章节列表")# 大模型用到的一些参数
class State(TypedDict):topic: strsections: list[Section]completed_sections: Annotated[list, operator.add]final_report: str# 大模型并行执行的任务参数
class WorkerState(TypedDict):section: Sectioncompleted_sections: Annotated[list, operator.add]# 大模型的调度器，将任务拆分
def orchestrator(state: State):print("大模型调度器开始拆分任务")new_llm = llm.with_structured_output(Sections, method="function_calling")output = new_llm.invoke([SystemMessage(content="你需要分析论证某个主题，并将其拆分成几个不同的立场进行多视角分析。"),HumanMessage(content=f"论证主题：{state['topic']}")])print(f"大模型调度器任务拆分完成： {output.sections}")return {"sections": output.sections}# 大模型执行的具体任务
def llm_call(state: WorkerState):print(f"大模型执行任务： {state['section'].name}")output = llm.invoke([SystemMessage(content="根据提供的章节标题和概述，完成论证文章中的其中一个章节。"),HumanMessage(content=f"章节标题为：{state['section'].name} 章节概述为：{state['section'].description}")])return {"completed_sections": [output.content]}# 大模型合成最终结果
def synthesizer(state: WorkerState):print(f"大模型合成最终结果")completed_sections = state["completed_sections"]completed_report_sections = "\n\n---\n\n".join(completed_sections)return {"final_report": completed_report_sections}# 分配到多个任务上
def assign_worker(state: State):# 需要多个任务并发，但是并不清楚有多少个任务时，使用Sendreturn [Send("llm_call", {"section": s}) for s in state["sections"]]# 创建工作流
work_flow = StateGraph(State)
work_flow.add_node("orchestrator", orchestrator)
work_flow.add_node("llm_call", llm_call)
work_flow.add_node("synthesizer", synthesizer)work_flow.add_edge(START, "orchestrator")
work_flow.add_conditional_edges("orchestrator",assign_worker,["llm_call"]
)
work_flow.add_edge("llm_call", "synthesizer")
work_flow.add_edge("synthesizer", END)graph = work_flow.compile()result = graph.invoke({"topic": "如何评价ChatGPT"})
print(f"最终结果： {result['final_report']}")

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