用途：帮助在 LangGraph 应用中实现与配置多智能体协作模式，适用于需要让多个智能体分工、路由、并行或按序交接的场景。
主要能力：提供四种协作模式的实现指南与代码资源——Supervisor（主管-子智能体，中心协调者按上下文分派，适合动态路由）、Router（一次性路由到专门智能体，适合简单分类）、Orchestrator-Worker（拆分并行子任务并聚合结果，适合高吞吐独立子任务）、Handoffs（顺序交接并保留上下文，适合线性流程）。每种模式说明关键组件（状态字段、节点、条件边）、示例流程与状态 schema 设计。
使用方式：通过脚本生成与校验图结构。生成 Supervisor 样板： uv run scripts/generate_supervisor_graph.py my-team --subagents "researcher,writer,reviewer" 也可加 --typescript 生成 TypeScript。校验图结构： uv run scripts/validate_agent_graph.py path/to/graph.py:graph （检查不可达节点、无终止循环、死胡同、无效路由）。可视化生成 Mermaid 图： uv run scripts/visualize_graph.py path/to/graph.py:graph --output diagram.md 资源中还包含 references 下的模式详解与 assets/examples 下可运行示例（Python + JavaScript）。
适用场景与限制：适合客服分流、研究写作流水线、数据分析并行处理、文档处理等。需自行设计状态 schema（例如 Supervisor 用 next 字段、Orchestrator 用 Annotated[list[dict], operator.add] 累积结果）并防范循环、上下文膨胀与路由错误。具体模型的性能、费用或限制资料未提供。LangSmith 追踪需自行配置环境变量与 API Key。