LangGraph 监督者应如何在同一个聊天会话中路由多个代理？

我正在构建一个 LangGraph 应用程序，使用一个监督者和多个专用代理：Booking Agent、Payments Agent、Recommendations Agent、Support Agent。目前，监督者会对用户的第一条消息进行分类，并将选定的代理存储在检查点会话状态中。该聊天中的每条后续消息都会路由到同一个代理。这导致两个问题：用户可能在同一个聊天中更改主题——例如，先询问推荐，然后进行预订。一个提示可能需要多个代理：“为我推荐最好的酒店，然后预订最佳选项。” 在这里，推荐代理应首先运行并返回结构化结果。然后，预订代理接收这些结果并继续工作流。它还可以使用 LangGraph 中断暂停以进行确认。 约束条件：每个代理有自己的状态，并可能有待处理的中断。状态不得在代理之间泄露。依赖任务必须按顺序执行。独立任务可以并行运行。每次操作前必须检查权限。新消息不得意外恢复不相关的中断。代理目前在一个 Python 服务中作为子图运行。代理必须返回流式 UI 输出和结构化数据。 问题：您推荐使用什么 LangGraph 架构？应该使用路由器、监督者、编排者-工作者模式，还是子代理作为工具？代理是否应该使用单独的 thread_id 值、单独的 checkpoint_ns 值，或两者兼用？如何区分新消息和旨在响应特定中断的消息？在代理之间传递结构化结果的最佳方式是什么？监督者是否应该每轮创建一个任务 DAG，还是使用 ReAct 动态调用代理？如果所有代理都在同一个服务中运行，代理卡片、A2A 或代理网格是否有用？我正在寻找那些构建了具有人机交互工作流的持久化多代理 LangGraph 应用程序的人的可靠生产模式。