Workflow与局部Agent

代码控制合法阶段，模型在阶段内选择探索路径。

Workflow与Agent解决不同的不确定性。付款审批、文书发布、正式成绩更新等流程，有可明确描述的合法阶段；调查原因、寻找反证或选择下一篇资料，则往往要在执行中决定。把稳定业务骨架放在工作流，把探索放在局部Agent，可以同时获得灵活性与控制。

Anthropic的经典模式区分预定义路径和模型控制路径；这是一种设计视角，不是要求购买某个框架。LangGraph的interrupt提供等待外部输入的机制，但恢复时包含interrupt的node会从头运行。因此一个写了“先发邮件，再等待批准”的节点，恢复时可能重复发送。审批点的位置、节点粒度和幂等边界必须一起设计。

先画出业务状态而不是模型角色：证据收集、计算、复核、待批准、发布。每条转换都应写明输入、后置条件、允许副作用和失败去向。只有当流程进入“证据收集”时，Agent才在允许来源内自主检索。法律研究发现管辖信息不足，可以返回待输入；不能为了走到发布节点而补造法域。金融计算未通过单位和期间校验，应回到修正阶段。

不必为所有问答引入重型状态图。短小只读任务可以直接循环；跨天审批和昂贵副作用更需要持久执行。若把外层Temporal与内层图组合，必须明确各自状态与重试权威，避免同一个动作被两层独立重放。验证应分别测阶段转换与节点内容质量：流程走得通，不能证明研究结论正确。

实施时还应为每个阶段明确失败去向。例如证据不足可回到收集，计算错误可回到计算，审批拒绝则结束对应动作；不能把所有失败统一跳到重新开始。图越大越需要维护成本，只有能解释业务约束或可靠性收益的节点才值得存在。节点边界应能对照实际产物和事件，而非对应每一句模型思考。

实践重点：审批、发布和业务约束用确定性转换；搜索与分析保留模型自由度。

验证抓手：分别验证阶段转换合法性和节点内任务质量。

常见误区：把所有任务硬编码成图，或把全部业务规则交给模型。

Anthropic：Building effective agents；LangGraph：Interrupt与恢复语义。