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一位开发者请求构建多代理 LangGraph 应用程序时的架构建议，该应用使用监督者处理动态路由、状态管理和同一聊天会话内的人机交互工作流。

Anthropic 发布了一份33页的蓝图，详细介绍了构建高效AI智能体的生产架构模式，包括单智能体、顺序、并行、分层和评估-优化模式，这些模式源自 Claude、Coinbase、Stripe 和 Intercom 的实践。

对生产中多智能体AI系统运行时架构的实践性探讨，涉及编排、记忆、状态性以及Temporal、LangGraph和自定义方法等工具选择。

一套面向生产环境的架构框架，用于构建基于 Claude 的自主智能体，已在 Product Hunt 发布。