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LangGraph 多代理人辯論平台開發紀錄
為什麼選擇 LangGraph？
在眾多 AI 框架中，LangGraph 最吸引我的是它的 StateGraph 機制。相比於簡單的 Chain，StateGraph 提供了更靈活的控制流程，非常適合需要多個 Agent 互動的場景。
架構設計
角色設計
class DebateRole(Enum): MODERATOR = "moderator" PRO = "pro" CON = "con"State 設計
class DebateState(TypedDict): topic: str messages: list[Message] current_speaker: DebateRole round: int踩坑紀錄
1. 訊息順序問題
一開始沒有正確處理訊息順序，導致 Agent 的回應不連貫。
2. Token 限制
辯論進行到後期，歷史訊息太長導致超出 Token 限制。解決方案是實作摘要機制。
成果展示
目前 DebateAI 已經能夠進行完整的辯論流程，包括開場、交互辯論、總結等階段。
下一步計畫
- 加入更多角色類型
- 支援多語言辯論
- 加入評分機制
LangGraph 多代理人辯論平台開發紀錄
https://blog.roy422.dev/zh/blog/langgraph-debate/