用途：在 LangGraph 中并发运行独立节点以提升性能，适用于 fan-out/fan-in 工作流、任务 map-reduce、并行智能体分析等场景。
主要能力：支持通过 Send API 实现扇出路由，例如 return [Send("worker", {"task": task}) for task in state["tasks"]]；支持使用 Annotated[list, add] 累加器汇聚并行分支结果；提供并行 map-reduce 模板，可用 asyncio.gather 并发处理并汇总成功与失败；支持多智能体并行分析与结果过滤。
使用方式：通过 add_conditional_edges 配合返回 Send 列表的路由函数实现扇出，各分支写入带 add reducer 的状态键后自动汇聚。并行执行可用 asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True) 隔离异常，或用 asyncio.wait_for 为每个分支设置超时。
适用场景：多主题内容生成、并行智能体分析、批量任务处理、map-reduce 聚合。
限制与建议：建议并发数控制在 5 至 10 避免过载；使用 return_exceptions=True 隔离单个失败；每分支超时建议 30 至 60 秒；避免无错误隔离、无超时、可并行却顺序执行、遗漏等待全部分支等常见错误。具体评测用例见 references/evaluations.md，其他实现细节资料未完整提供。