Supervisor 模式：让一个 Agent 负责调度，多个 Worker 负责执行

Tue, 15 Sep 2026 07:16:45 +0800

W7-Day2｜Supervisor 模式：让一个 Agent 负责调度，多个 Worker 负责执行

昨天主要是在画 Supervisor 模式的图，今天开始真正把它写成代码。

今天的 Demo 是一个 Supervisor + 3 个 Worker 的多 Agent 流程：

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 ┌──────────────┐
 │ supervisor │
 │ 决定下一步 │
 └──────┬───────┘
 │
 ┌─────────────┼─────────────┐
 ▼ ▼ ▼
 researcher writer reviewer
 │ │ │
 └─────────────┴─────────────┘
 │
 ▼
 supervisor
 │
 FINISH → END

三个 Worker 分工：

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researcher → 查资料
writer → 写文章
reviewer → 审文章

最重要的不是“有三个 Agent”，而是：

Worker 负责执行，Supervisor 负责决定下一步。

所以实际运行不是一条固定流水线：

1

researcher → writer → reviewer

而是一个循环：

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supervisor
 ↓
researcher
 ↓
supervisor
 ↓
writer
 ↓
supervisor
 ↓
reviewer
 ↓
supervisor
 ↓
FINISH
 ↓
END

Worker 干完以后必须重新回到 Supervisor。

一、先看今天的 State

今天的 State：

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class SuperState(MessagesState):
 next: str
 rounds: int

在 MessagesState 自带的 messages 之外，又增加两个字段：

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messages → 工作内容和历史
next → Supervisor 的下一步决策
rounds → 已经循环多少次

这三个字段的职责并不一样。

messages：数据流

它保存整个任务的上下文。

例如：

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用户：写一篇 LangGraph 介绍

researcher：
LangGraph 是……

writer：
LangGraph 是一个……

Worker 每次都是从这里读取前面的工作结果。

next：控制流

例如：

1

next = "writer"

表示：

下一步执行 writer。

所以 next 是给图的控制逻辑看的，而不是业务内容。

rounds：安全控制

Supervisor 是循环：

1

Supervisor → Worker → Supervisor → Worker → ...

所以必须记录轮数，防止模型一直循环。

二、为什么要有两个 LLM 变量

代码：

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llm = make_llm()
router_llm = make_llm()

当前它们使用的是同一个模型，但职责不同：

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llm
 ↓
Worker
 ↓
真正干活


router_llm
 ↓
Supervisor
 ↓
决定下一步

Worker 的任务是：

1

查资料 / 写文章 / 审稿

Supervisor 的任务是：

1

现在应该找谁？

虽然都是 LLM，但从系统设计上已经是两个不同角色。

三、MEMBERS：为什么专门维护一个名单

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MEMBERS = [
 "researcher",
 "writer",
 "reviewer"
]

这个列表相当于 Supervisor 的“花名册”。

后面很多代码都依赖它：

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Supervisor 能选择谁
 ↓
条件边能连接到谁
 ↓
Worker 的名字是否合法
 ↓
Worker 回边连接给谁

所以它最好成为：

单一事实来源。

以后增加：

1

"fact_checker"

就应该优先改这里，而不是到程序各处手写名字。

四、Route：Supervisor 怎么把“思考结果”交给程序

接下来：

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class Route(BaseModel):
 next: Literal[
 "researcher",
 "writer",
 "reviewer",
 "FINISH"
 ]

 reason: str = Field(
 default="",
 description="一句话理由, 方便调试"
 )

这里解决的是一个核心问题：

模型说完“下一步该谁”以后，程序怎么可靠地拿到这个答案？

不能让模型随便返回一句：

1

我觉得现在应该让 writer 处理一下……

而是约束成：

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{
 "next": "writer",
 "reason": "researcher 已经完成资料整理"
}

其中真正影响图运行的是：

1

decision.next

而 reason 主要用于调试。

因此这里形成了一条链：

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LLM
 ↓
结构化输出
 ↓
Route
 ↓
decision.next
 ↓
State["next"]
 ↓
条件边
 ↓
真正执行哪个节点

五、为什么最后用 `json_mode`

最开始写：

1

router_llm.with_structured_output(Route)

但实际跑 DeepSeek 时，默认路径触发了 json_schema，返回：

1

This response_format type is unavailable now

后来又试了：

1

method="function_calling"

结果变成：

1

Thinking mode does not support this tool_choice

最后通过探针验证，当前环境真正可用的是：

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router = router_llm.with_structured_output(
 Route,
 method="json_mode"
)

所以今天这里真正学到的并不是“DeepSeek 不支持结构化输出”。

而是：

同一个结构化输出接口，底层可能走完全不同的协议路径。

可以画成：

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with_structured_output
 │
 ├── json_schema
 │ ↓
 │ 当前环境不支持
 │
 ├── function_calling
 │ ↓
 │ thinking mode 拒绝 tool_choice
 │
 └── json_mode
 ↓
 可用

所以以后遇到这类兼容问题，先写一个最小 Probe，确认模型实际支持什么，不要凭印象猜。

六、Worker 为什么用工厂函数创建

这部分源码初看有一点绕：

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def make_worker(name, tools, prompt):
 agent = create_react_agent(
 llm,
 tools,
 prompt=prompt
 )

 def node(state):
 ...

它其实是在做一件事：

把“创建 Worker”这件事封装成一个模板。

然后：

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worker_nodes = {
 "researcher": make_worker(
 "researcher",
 [web_search],
 WORKER_PROMPTS["researcher"]
 ),

 "writer": make_worker(
 "writer",
 [],
 WORKER_PROMPTS["writer"]
 ),

 "reviewer": make_worker(
 "reviewer",
 [],
 WORKER_PROMPTS["reviewer"]
 ),
}

最终得到三个不同的 Worker：

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researcher
writer
reviewer

它们本质上结构类似，只是：

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名字不同
Prompt 不同
工具不同

所以这里的工厂函数主要是为了：

避免重复写三遍几乎一样的 Worker 创建代码。

七、三个 Worker 为什么职责不同

Prompt：

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WORKER_PROMPTS = {
 "researcher": "你是研究员……",
 "writer": "你是写手……",
 "reviewer": "你是审稿人……",
}

工具：

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researcher → web_search
writer → 无工具
reviewer → 无工具

于是职责就很清楚：

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researcher
 ↓
产生资料

writer
 ↓
消费资料，产生文章

reviewer
 ↓
消费文章，产生审稿结果

这里实际上已经有一个很清楚的数据加工链：

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原始任务
 ↓
资料
 ↓
文章
 ↓
评审结果

Supervisor 只是负责控制这个加工链什么时候进入下一阶段。

八、真正执行 Worker 时，State 是怎么进去的

Worker 的核心代码：

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result = agent.invoke({
 "messages": state["messages"]
})

这里特别容易误解。

它不是：

1

把整个 LangGraph State 原封不动塞给 Agent

而是：

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LangGraph State
 │
 └── state["messages"]
 ↓
 Worker Agent

所以 Worker 真正拿到的核心数据是：

当前 State 中的消息历史。

如果此时 State 是：

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messages:
 用户要求
 researcher 结果

那么 writer 就可以根据这些内容继续工作。

九、Worker 干完以后为什么还要重新包装一次消息

Worker 内部 Agent 最后得到：

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last = result["messages"][-1]
text = str(last.content)

接着：

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return {
 "messages": [
 HumanMessage(
 content=f"[{name} 交活]\n{text}",
 name=name
 )
 ]
}

这一步非常重要。

因为 Worker 内部的最终结果不能只停留在它自己的 Agent 里。

它必须进入 LangGraph 的 State。

于是：

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Worker 内部
 ↓
生成结果
 ↓
包装为 HumanMessage
 ↓
写回 State.messages

同时增加：

1

name=name

于是 Supervisor 下一轮就知道：

1

这是 researcher 交来的

而不是只能看到一条匿名消息。

十、这里可以第一次把“逻辑流”和“数据流”放在一起看

现在完整看一次 researcher：

逻辑流

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supervisor
 ↓
decision.next = researcher
 ↓
条件边
 ↓
researcher

这是：

决定谁执行。

数据流

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State.messages
 ↓
researcher Agent
 ↓
web_search
 ↓
研究结果
 ↓
HumanMessage(name="researcher")
 ↓
写回 State.messages

这是：

决定执行时拿什么，执行后留下什么。

两条流最后重新汇合：

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 State
 ┌───────────────┐
 │ messages │
 │ next │
 │ rounds │
 └───────┬───────┘
 │
 ┌───────────▼───────────┐
 │ supervisor │
 │ 决定 next │
 └───────────┬───────────┘
 │
 控制流
 │
 ▼
 Worker
 │
 数据流
 │
 ▼
 写回 messages
 │
 └────→ supervisor

这是今天我认为理解 Supervisor 最重要的一张图。

十一、Supervisor 节点到底在做什么

源码核心：

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def supervisor_node(state):
 rounds = state.get("rounds", 0) + 1

 if rounds > MAX_ROUNDS:
 return {
 "next": "FINISH",
 "rounds": rounds,
 ...
 }

 msgs = [
 SystemMessage(
 content=SUPERVISOR_PROMPT
 )
 ] + state["messages"]

 decision = router.invoke(msgs)

 return {
 "next": decision.next,
 "rounds": rounds,
 }

可以拆成四步。

第一步：计算轮数

1

rounds += 1

第二步：检查是否超限

如果已经超限：

1

直接 FINISH

连 LLM 都不再调用。

这是为了避免已经知道要结束了，还白花一轮模型费用。

第三步：把“Supervisor 的规则 + 当前消息历史”交给 LLM

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msgs = [
 SystemMessage(content=SUPERVISOR_PROMPT)
] + state["messages"]

模型看到：

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自己的职责
+
前面的工作历史

第四步：把模型决定写回 State

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return {
 "next": decision.next,
 "rounds": rounds,
}

所以 Supervisor 这一轮的作用其实非常简单：

读取 State → 决定下一步 → 修改 State。

十二、条件边：模型只负责“说去哪”，图负责“真的去”

路由函数：

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def route_from_supervisor(state):
 nxt = state.get("next") or "FINISH"

 return (
 nxt
 if nxt in MEMBERS or nxt == "FINISH"
 else "FINISH"
 )

然后：

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builder.add_conditional_edges(
 "supervisor",
 route_from_supervisor,
 path_map
)

完整过程其实是：

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Supervisor LLM
 ↓
"writer"
 ↓
state["next"]
 ↓
route_from_supervisor()
 ↓
"writer"
 ↓
path_map
 ↓
writer 节点

所以一个非常值得记住的边界是：

LLM 做决策，Graph 执行决策。

模型不是直接调用：

1

writer()

它只是在 State 中留下：

1

next = "writer"

然后 LangGraph 根据图结构真正执行 writer。

十三、为什么 Worker 必须回 Supervisor

这里：

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for name in MEMBERS:
 builder.add_edge(
 name,
 "supervisor"
 )

实际上是整个模式的循环核心。

形成：

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researcher ─┐
writer ─┼──→ supervisor
reviewer ─┘

如果没有这组回边：

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supervisor
 ↓
researcher
 ↓
结束

那么 Worker 做完以后，就没有人继续判断下一步。

所以 Supervisor 模式真正的图形是：

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Supervisor → Worker
 ↑ │
 └────────┘

直到：

1

Supervisor → FINISH → END

十四、把一次完整运行串起来

现在假设模型做出了一个比较理想的路径：

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supervisor
→ researcher
→ supervisor
→ writer
→ supervisor
→ reviewer
→ supervisor
→ FINISH

状态变化可以粗略理解为：

初始

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messages:
 用户要求

next:
 ""

rounds:
 0

Supervisor 第一次

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next = researcher
rounds = 1

researcher 执行

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messages:
 用户要求
 researcher 交活

Supervisor 第二次

读取：

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2


用户要求
researcher 结果

决定：

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next = writer
rounds = 2

writer 执行

1
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messages:
 用户要求
 researcher 结果
 writer 文章

Supervisor 第三次

决定：

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next = reviewer
rounds = 3

reviewer 执行

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messages:
 用户要求
 researcher 结果
 writer 文章
 reviewer 意见

Supervisor 最后决定

1

next = FINISH

于是：

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FINISH
 ↓
END

整个过程中：

1

messages

越来越丰富。

而：

1

next

负责控制当前应该去哪。

这就是今天最核心的：

数据流在 State 中积累，控制流围绕 State 动态前进。

十五、为什么要加 MAX_ROUNDS

Supervisor 本质上是动态循环。

例如 reviewer 可能说：

1

文章需要修改

于是：

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reviewer
 ↓
writer
 ↓
reviewer
 ↓
writer
 ↓
reviewer
……

如果没有限制，模型可以一直绕下去。

所以：

1

MAX_ROUNDS = 8

相当于：

给模型的自主决策设置一道硬上限。

而且今天特意做了 fallback 模式：

1

MAX_ROUNDS = 1

让流程进入：

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supervisor
→ researcher
→ supervisor
→ 强制 FINISH

这样才能真正证明兜底逻辑生效，而不是只看代码说“应该能生效”。

十六、今天的一个重要调试经验：两次运行不能拿来互相证明

之前的思路是：

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stream()
 ↓
拿流转链

invoke()
 ↓
拿最终 State

然后：

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第一次：4 轮
第二次：6 轮

再拿两者比较。

问题是：

它们根本不是同一次运行。

LLM 是动态的，所以即使：

1

temperature = 0

也不能把两个独立运行当成同一个实验。

最后改成：

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for mode, chunk in graph.stream(
 INITIAL,
 stream_mode=["updates", "values"]
):

于是一次运行同时得到：

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updates → 流程链
values → State 快照

这样才能比较：

1

这一次运行到底发生了什么。

这个思路其实比 Supervisor 本身还通用：

验证动态系统时，尽量让观察数据来自同一次实验。

十七、今天还有一个特别隐蔽的测试坑：空集合

比如：

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for m in delivered:
 assert m.name in MEMBERS

如果：

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delivered = []

那么：

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循环执行 0 次
↓
assert 执行 0 次
↓
程序不报错

于是你会产生一种错觉：

“检查通过了。”

实际上：

根本没有检查。

所以正确做法是：

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assert delivered

for m in delivered:
 assert m.name in MEMBERS

先证明：

1

确实存在需要验证的数据

再检查数据是否合法。

这就是今天说的“真空真”。

十八、验证器也可能看错地方

今天还有一个反例。

原本检测工具是否真的被调用，写成：

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called = any(
 "真身被调用" in str(m.content)
 for m in out["messages"]
)

结果：

1

❌ 工具没有调用

但实际上工具真的调用了。

因为：

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print(...)

走的是：

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stdout

而：

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return ...

才会进入：

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ToolMessage

也就是：

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print
 ↓
终端

return
 ↓
ToolMessage
 ↓
State.messages

这是两条完全不同的数据通道。

所以后面才改成：

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CALLS
+
ToolMessage

两个证据一起看。

这个例子让我今天对测试又多了一层认识：

验证器本身也必须建立在正确的数据通道上。

十九、今天最终形成的理解

以前看到这种代码，容易先被很多 API 吓到：

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StateGraph
add_node
add_edge
add_conditional_edges
with_structured_output
create_react_agent
HumanMessage
MessagesState

但今天把它还原成系统以后，其实就是：

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 State
 ┌──────────┼──────────┐
 │ │ │
 messages next rounds
 │ │ │
 │ │ │
 ▼ ▼ ▼
 数据流 控制流 安全控制
 │ │
 └────┬─────┘
 ▼
 Supervisor
 │
 决定 next
 │
 ▼
 条件边
 │
 ▼
 Worker
 │
 干自己的活
 │
 ▼
 结果重新写入 State
 │
 └────→ Supervisor

所以今天我真正理解的，不只是：

“Supervisor 可以调度多个 Agent。”

而是：

Supervisor 是一个不断读取 State、修改 State，并依据 State 决定下一跳的动态控制器。

而整个系统可以分成两条主线：

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控制流：
Supervisor → next → 条件边 → Worker → Supervisor

数据流：
messages → Worker → 工作结果 → messages

这两条流最后都通过 State 汇合。

以后再看类似的多 Agent 代码，我觉得可以先问自己两个问题：

第一：谁决定下一步？

第二：上一阶段产生的数据，是通过什么字段传给下一阶段的？

先找到这两个答案，源码就不会再是一堆孤立的 API。

完整 Demo

下面保留今天最终版本的核心代码。

为了方便之后复习，完整 Demo 放在文章最后；省略 import、包安装和断言代码，正文重点放在运行机制和代码结构。

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MODEL_NAME = "deepseek-chat"
BASE_URL = "https://api.deepseek.com"
API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY")

MODE = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "normal"
MAX_ROUNDS = 1 if MODE == "fallback" else 8
FAULT = os.getenv("FAULT") or None

MEMBERS = [
 "researcher",
 "writer",
 "reviewer"
]


def make_llm(temperature: float = 0):
 return ChatOpenAI(
 model=MODEL_NAME,
 base_url=BASE_URL,
 api_key=API_KEY,
 temperature=temperature,
 )


llm = make_llm()
router_llm = make_llm()


class SuperState(MessagesState):
 next: str
 rounds: int


class Route(BaseModel):
 next: Literal[
 "researcher",
 "writer",
 "reviewer",
 "FINISH"
 ]
 reason: str = Field(
 default="",
 description="一句话理由，方便调试"
 )


router = router_llm.with_structured_output(
 Route,
 method="json_mode"
)


@tool
def web_search(query: str) -> str:
 print(f">>> [web_search] query={query!r}")

 return (
 f"[模拟检索结果] 关于「{query}」："
 "LangGraph 是用于构建有状态多步 Agent 的框架；"
 "核心包括 StateGraph、条件边和持久化能力。"
 )


WORKER_PROMPTS = {
 "researcher": (
 "你是研究员。用 web_search 查资料，"
 "把关键要点整理成 2-3 条，不要写完整文章。"
 ),

 "writer": (
 "你是写手。把对话历史里 researcher "
 "交的资料整合成一篇 300 字左右的中文文章。"
 "只写文章，不要写评论或修改意见。"
 ),

 "reviewer": (
 "你是审稿人。检查上一位 writer 写的文章，"
 "指出事实性、结构、表达上的具体问题。"
 "如果文章已经可以定稿，明确说「可以定稿」。"
 ),
}


def make_worker(name: str, tools: list, prompt: str):
 agent = create_react_agent(
 llm,
 tools,
 prompt=prompt
 )

 def node(state: SuperState) -> dict:
 result = agent.invoke({
 "messages": state["messages"]
 })

 last = result["messages"][-1]
 text = str(last.content)

 if FAULT == "no_deliver":
 return {
 "messages": []
 }

 msg_name = (
 None
 if FAULT == "no_name"
 else name
 )

 return {
 "messages": [
 HumanMessage(
 content=f"[{name} 交活]\n{text}",
 name=msg_name
 )
 ]
 }

 node.__name__ = name
 return node


worker_nodes = {
 "researcher": make_worker(
 "researcher",
 [web_search],
 WORKER_PROMPTS["researcher"]
 ),

 "writer": make_worker(
 "writer",
 [],
 WORKER_PROMPTS["writer"]
 ),

 "reviewer": make_worker(
 "reviewer",
 [],
 WORKER_PROMPTS["reviewer"]
 ),
}


SUPERVISOR_PROMPT = """
你是写作工作室的主编(supervisor)，手下三位成员：

- researcher：负责查资料，只交资料要点，不写正文
- writer：负责把资料整合成一篇结构清晰的中文文章
- reviewer：负责审稿，指出文章的问题

你的职责：每一步只决定“下一步交给谁”。
不要替任何成员干活，不要自己写文章。

标准流程：
researcher 拿资料
→ writer 成稿
→ reviewer 审稿
→ 若有重大问题，可以回 writer 修改
→ 都满意后输出 FINISH

判断依据：
看历史里带名的交活消息。

已经交过活的不必重复派。

只输出一个 JSON 对象，例如：

{
 "next": "researcher",
 "reason": "还没有资料"
}

next 只能是：
researcher / writer / reviewer / FINISH
"""


def supervisor_node(state: SuperState) -> dict:
 rounds = state.get("rounds", 0) + 1

 if rounds > MAX_ROUNDS:
 return {
 "next": "FINISH",
 "rounds": rounds,
 "messages": [
 (
 "assistant",
 f"【已达最大轮数 {MAX_ROUNDS}，强制结束】"
 )
 ],
 }

 msgs = [
 SystemMessage(
 content=SUPERVISOR_PROMPT
 )
 ] + state["messages"]

 decision = router.invoke(msgs)

 print(
 f"[supervisor] round={rounds} "
 f"next={decision.next} "
 f"({decision.reason})"
 )

 return {
 "next": decision.next,
 "rounds": rounds,
 }


def route_from_supervisor(state: SuperState):
 nxt = state.get("next") or "FINISH"

 return (
 nxt
 if nxt in MEMBERS or nxt == "FINISH"
 else "FINISH"
 )


def build_graph():
 builder = StateGraph(SuperState)

 builder.add_node(
 "supervisor",
 supervisor_node
 )

 for name, node in worker_nodes.items():
 builder.add_node(
 name,
 node
 )

 builder.add_edge(
 START,
 "supervisor"
 )

 path_map = {
 member: member
 for member in MEMBERS
 }

 path_map["FINISH"] = END

 builder.add_conditional_edges(
 "supervisor",
 route_from_supervisor,
 path_map
 )

 for name in MEMBERS:
 builder.add_edge(
 name,
 "supervisor"
 )

 return builder.compile()


INITIAL = {
 "messages": [
 (
 "user",
 "写一篇 300 字介绍 LangGraph 的文章，"
 "要求有事实依据"
 )
 ],
 "next": "",
 "rounds": 0,
}


def main():
 graph = build_graph()

 chain = []
 final_state = None

 for mode, chunk in graph.stream(
 INITIAL,
 stream_mode=["updates", "values"]
 ):
 if mode == "updates":
 for node_name in chunk:
 chain.append(node_name)

 elif mode == "values":
 final_state = chunk

 out = final_state

 print(
 "\n[流转链]",
 " → ".join(chain)
 )

 print("\n=== 成品 ===")
 print(
 str(
 out["messages"][-1].content
 )[:400]
 )

 print(
 f"[结果] "
 f"next={out['next']} "
 f"rounds={out['rounds']}"
 )

 mermaid = graph.get_graph().draw_mermaid()

 with open(
 "w7_supervisor_topology.md",
 "w",
 encoding="utf-8"
 ) as f:
 f.write(
 "```mermaid\n"
 + mermaid
 + "\n```\n"
 )


if __name__ == "__main__":
 main()

Supervisor on 男娘教主