使用场景
管理一个研究团队和一个数学团队，根据任务需求动态分配问题给相应团队
构建自动化客户服务系统，由监督智能体根据问题类型分配给不同专业智能体
开发智能教育应用，通过多级智能体系统为学生提供个性化学习路径
产品特色
创建中心化的监督智能体以协调多个专业智能体
支持基于工具的智能体交接机制，实现智能体之间的通信
灵活管理对话历史，可选择完整历史或仅保留最后一条消息
支持多级分层结构，允许创建多层智能体层级
提供内存支持，包括短期和长期记忆功能
使用教程
1. 安装LangGraph Multi-Agent Supervisor库：`pip install langgraph-supervisor`
2. 导入必要的模块，并定义专业智能体及其工具
3. 创建监督智能体，指定其协调的专业智能体和模型
4. 编译并运行监督智能体工作流，传入用户问题或任务
5. 根据需要调整对话历史管理模式或添加内存支持
