在 router 架构中，路由步骤会对输入进行分类，并将其定向到专门的代理。当你有不同的垂直领域（彼此独立且各自需要专属代理的知识领域）时，这很有用。

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关键特征

  • Router 会分解查询
  • 零个或多个专门代理会被并行调用
  • 结果会被综合成连贯响应

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何时使用

当你有不同垂直领域（彼此独立且各自需要专属代理的知识领域）、需要并行查询多个来源，并希望将结果综合为合并响应时，请使用 router 模式。

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基本实现

Router 会对查询分类，并将其定向到合适的代理。单代理路由请使用 Command，并行扇出到多个代理请使用 Send。
使用 Command 路由到单个专门代理：
from langgraph.types import Command

def classify_query(query: str) -> str:
    """Use LLM to classify query and determine the appropriate agent."""
    # Classification logic here
    ...

def route_query(state: State) -> Command:
    """Route to the appropriate agent based on query classification."""
    active_agent = classify_query(state["query"])

    # Route to the selected agent
    return Command(goto=active_agent)
如需完整实现，请参阅下面的教程。

教程：使用路由构建多源知识库

构建一个并行查询 GitHub、Notion 和 Slack 的 router，然后将结果综合为连贯答案。涵盖状态定义、专门代理、使用 Send 进行并行执行，以及结果综合。

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无状态与有状态

两种方法：

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无状态

每个请求都会被独立路由，调用之间没有记忆。对于多轮对话，请参阅有状态 router。
Router 与 Subagents：两种模式都可以将工作分派给多个代理，但路由决策的方式不同：
  • Router：一个专门的路由步骤（通常是一次 LLM 调用或基于规则的逻辑），用于对输入分类并分派给代理。Router 本身通常不维护对话历史，也不执行多轮编排，它是一个预处理步骤。
  • Subagents：主监督代理会在持续对话中动态决定调用哪些子代理。主代理维护上下文，可以跨轮次调用多个子代理，并编排复杂的多步骤工作流。
当输入类别清晰，并且你想要确定性或轻量分类时，请使用 router。当你需要灵活、感知对话的编排，让 LLM 根据不断变化的上下文决定下一步时，请使用 supervisor。

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有状态

对于多轮对话，需要跨调用维护上下文。

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工具封装

最简单的方法是将无状态 router 封装为对话代理可调用的工具。对话代理处理记忆和上下文，router 保持无状态。这避免了在多个并行代理之间管理对话历史的复杂性。 
@tool
def search_docs(query: str) -> str:
    """Search across multiple documentation sources."""
    result = workflow.invoke({"query": query})
    return result["final_answer"]

# Conversational agent uses the router as a tool
conversational_agent = create_agent(
    model,
    tools=[search_docs],
    prompt="You are a helpful assistant. Use search_docs to answer questions."
)

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完整持久化

如果需要 router 本身维护状态，请使用持久化来存储消息历史。路由到代理时，从状态中获取先前消息，并选择性地将它们包含在代理上下文中，这是 context engineering 的一个控制手段。
有状态 router 需要自定义历史管理。 如果 router 跨轮次在代理之间切换，而代理拥有不同语气或提示词，终端用户可能会觉得对话不连贯。使用并行调用时，你需要在 router 层维护历史（输入和综合输出），并在路由逻辑中利用这些历史。可以考虑改用 handoffs 模式或 subagents 模式，二者都为多轮对话提供更清晰的语义。
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