LangGraph 状态机

一个基于 LangGraph 构建的研究代理包含 Google 搜索、YouTube 搜索和分析节点。状态机仅在 Google 结果包含视频内容时才路由到 YouTube，如果分析节点判断数据不足则循环回搜索节点并优化查询。

LangGraph 状态机与Google, YouTube, Amazon, Reddit相关。Scavio提供统一API来访问所有这些平台的数据。

与简单的线性执行 LLM 链不同，LangGraph 将代理工作流建模为有向图。每个节点代表一个动作（LLM 调用、工具调用、数据处理），边根据当前状态定义节点间的转换。共享状态对象在整个图执行过程中携带数据，支持以下模式：结果不佳时重试搜索、根据数据类型分支到不同分析路径、或在合成之前循环多个数据源。通过检查点的状态持久化意味着长时间运行的代理可以暂停和恢复而不丢失进度。这种架构对搜索密集型工作流特别强大，代理可能需要查询 Scavio 的 Google API、评估结果、决定下一步搜索 YouTube 还是 Amazon，并在生成最终输出前将发现累积在状态中。图结构使这些复杂流程显式且可调试。