TradingAgents 深度解析：63K Star 的多智能体金融交易框架——从架构设计到 LLM 协作的全链路技术实战

当大语言模型遇上量化交易，会产生怎样的化学反应？TradingAgents 用 63K+ Star 给出了答案——模拟真实交易公司运作，通过多个专业化 LLM 智能体协作完成金融决策。本文将深入剖析这个框架的技术内核。

一、背景：为什么需要多智能体交易系统？

1.1 传统量化交易的困境

传统量化交易系统通常依赖单一策略或模型：

• 策略单一性：一个模型很难同时兼顾基本面、技术面、情绪面等多个维度
• 信息孤岛：不同数据源（财报、新闻、社交媒体）之间缺乏有效整合
• 决策黑盒：深度学习模型的决策过程难以解释
• 适应性差：市场环境变化时，单一策略容易失效

1.2 LLM 带来的新可能

大语言模型的出现改变了游戏规则：

• 多维度理解：能同时理解财报文本、新闻情绪、技术指标描述
• 推理能力：能进行因果分析和逻辑推理
• 可解释性：能自然语言解释决策理由
• 灵活性：通过 Prompt 工程快速适应新场景

但单个 LLM 也有局限：上下文窗口限制、专业领域知识不足、容易产生幻觉。

1.3 多智能体架构的灵感

TradingAgents 的核心灵感来自真实交易公司的运作模式：

一个成熟的交易团队不是靠一个全能的交易员，而是由基本面分析师、技术分析师、新闻研究员、风险管理师、投资组合经理等多个专业角色协作完成决策。

TradingAgents 将这套"分工协作"机制用 LLM 智能体实现：

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Portfolio Manager                     │
│                    (投资组合经理)                         │
│                      最终决策者                           │
└─────────────────────────┬───────────────────────────────┘
                          │
        ┌─────────────────┼─────────────────┐
        │                 │                 │
        ▼                 ▼                 ▼
┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
│  Risk Manager  │ │    Trader     │ │ Research Team │
│   (风险管理)    │ │   (交易员)    │ │   (研究团队)   │
└───────────────┘ └───────────────┘ └───────┬───────┘
                                            │
                              ┌─────────────┼─────────────┐
                              │             │             │
                              ▼             ▼             ▼
                        ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
                        │  Bullish │ │  Bearish │ │ Analyst  │
                        │ Researcher│ │ Researcher│ │  Team    │
                        └──────────┘ └──────────┘ └────┬─────┘
                                                    │
                              ┌──────────┬──────────┼──────────┐
                              │          │          │          │
                              ▼          ▼          ▼          ▼
                         ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐
                         │Fundamen│ │Sentiment│ │  News  │ │Technical│
                         │  tals  │ │        │ │        │ │        │
                         └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘

二、架构设计深度剖析

2.1 LangGraph：状态机驱动的智能体编排

TradingAgents 基于 LangGraph 构建，这是一个专门用于构建有状态、多智能体应用的框架。

为什么选择 LangGraph？

传统 LLM 应用框架（如 LangChain 的 Chain）是线性流程，难以表达复杂的多智能体交互。LangGraph 引入了图状态机的概念：

from langgraph.graph import StateGraph, END

# 定义状态
class TradingState(TypedDict):
    ticker: str
    date: str
    fundamentals_report: Optional[str]
    sentiment_report: Optional[str]
    news_report: Optional[str]
    technical_report: Optional[str]
    debate_result: Optional[str]
    trading_decision: Optional[str]
    risk_assessment: Optional[str]
    final_decision: Optional[str]

# 构建图
workflow = StateGraph(TradingState)

# 添加节点
workflow.add_node("fundamentals_analyst", fundamentals_node)
workflow.add_node("sentiment_analyst", sentiment_node)
workflow.add_node("news_analyst", news_node)
workflow.add_node("technical_analyst", technical_node)
workflow.add_node("research_team", research_node)
workflow.add_node("trader", trader_node)
workflow.add_node("risk_manager", risk_node)
workflow.add_node("portfolio_manager", pm_node)

# 定义边（执行流程）
workflow.add_edge("fundamentals_analyst", "research_team")
workflow.add_edge("sentiment_analyst", "research_team")
workflow.add_edge("news_analyst", "research_team")
workflow.add_edge("technical_analyst", "research_team")
workflow.add_edge("research_team", "trader")
workflow.add_edge("trader", "risk_manager")
workflow.add_edge("risk_manager", "portfolio_manager")
workflow.add_edge("portfolio_manager", END)

状态传递机制

每个智能体的输出会写入共享状态，下游智能体可以读取：

def fundamentals_node(state: TradingState) -> TradingState:
    """基本面分析师节点"""
    ticker = state["ticker"]
    date = state["date"]
    
    # 获取财务数据
    financials = get_financial_data(ticker, date)
    
    # LLM 分析
    prompt = f"""
    你是一位专业的股票基本面分析师。请分析 {ticker} 的财务状况：
    
    营收增长：{financials['revenue_growth']}
    净利润率：{financials['net_margin']}
    市盈率：{financials['pe_ratio']}
    负债率：{financials['debt_ratio']}
    
    请生成一份详细的基本面分析报告，包括：
    1. 财务健康度评估
    2. 估值合理性分析
    3. 潜在风险点
    4. 投资建议
    """
    
    report = llm.invoke(prompt)
    
    # 更新状态
    return {**state, "fundamentals_report": report}

2.2 Analyst Team：四维度市场分析

TradingAgents 的 Analyst Team 由四个专业分析师组成：

2.2.1 Fundamentals Analyst（基本面分析师）

职责：评估公司财务状况，识别内在价值和潜在风险。

数据源：

• 财务报表（资产负债表、利润表、现金流量表）
• 关键财务指标（PE、PB、ROE、负债率等）
• 行业对比数据

Prompt 设计：

FUNDAMENTALS_PROMPT = """
你是一位资深的基本面分析师，拥有 15 年的财务分析经验。

## 任务
分析 {ticker} 在 {date} 的基本面状况。

## 可用数据
{financial_data}

## 分析框架
1. **盈利能力**：营收增长率、毛利率、净利率趋势
2. **财务健康**：资产负债率、流动比率、现金流状况
3. **估值分析**：PE/PB 相对行业位置，PEG 比率
4. **成长性**：历史增长轨迹，未来增长预期

## 输出格式
请输出一份结构化的分析报告，最后给出：
- 评分：1-10 分
- 关键发现：3-5 条
- 风险提示：如有
"""

2.2.2 Sentiment Analyst（情绪分析师）

职责：分析社交媒体和公众情绪，评估短期市场情绪。

数据源：

• Twitter/X 相关推文
• Reddit r/wallstreetbets 等论坛
• 新闻评论
• 情绪评分算法输出

技术实现：

def analyze_sentiment(ticker: str, date: str) -> dict:
    """情绪分析核心逻辑"""
    
    # 1. 获取社交媒体数据
    tweets = fetch_twitter_data(ticker, date, lookback_days=7)
    reddit_posts = fetch_reddit_posts(ticker, date, lookback_days=7)
    
    # 2. 情绪评分
    sentiment_scores = []
    for text in tweets + reddit_posts:
        # 使用预训练情绪模型
        score = sentiment_model.predict(text)
        sentiment_scores.append(score)
    
    # 3. 聚合统计
    avg_sentiment = np.mean(sentiment_scores)
    sentiment_momentum = calculate_momentum(sentiment_scores)
    volume_change = calculate_volume_change(tweets, date)
    
    return {
        "avg_sentiment": avg_sentiment,  # -1 到 1
        "momentum": sentiment_momentum,
        "volume_change": volume_change,
        "bullish_ratio": sum(s > 0.2 for s in sentiment_scores) / len(sentiment_scores)
    }

2.2.3 News Analyst（新闻分析师）

职责：监控全球新闻和宏观经济指标，解读事件对市场的影响。

数据源：

• 财经新闻 API（如 Alpha Vantage、Yahoo Finance）
• 宏观经济数据（美联储决议、就业数据、CPI 等）
• 公司公告和事件

事件影响评估：

def assess_news_impact(news_items: List[dict], ticker: str) -> dict:
    """评估新闻对股价的潜在影响"""
    
    impact_prompt = """
    分析以下新闻对 {ticker} 股价的潜在影响：
    
    新闻列表：
    {news_list}
    
    请评估：
    1. 直接影响：新闻与公司业务的直接关联度
    2. 情绪影响：市场可能的情绪反应
    3. 时间影响：短期（1-5天）vs 中期（1-3个月）
    4. 影响方向：正面/负面/中性
    5. 影响强度：1-10 分
    """
    
    impacts = []
    for news in news_items:
        analysis = llm.invoke(impact_prompt.format(
            ticker=ticker,
            news_list=news["content"]
        ))
        impacts.append({
            "news": news,
            "analysis": analysis
        })
    
    return aggregate_impacts(impacts)

2.2.4 Technical Analyst（技术分析师）

职责：利用技术指标识别交易形态，预测价格走势。

支持的技术指标：

• 趋势指标：MA、EMA、MACD
• 动量指标：RSI、KDJ、CCI
• 波动指标：布林带、ATR
• 成交量指标：OBV、VWAP

技术分析 Prompt：

TECHNICAL_PROMPT = """
你是一位专业的技术分析师，精通各种技术指标和图表形态。

## 当前技术指标
- 5日/10日/20日/60日均线：{moving_averages}
- RSI(14)：{rsi}
- MACD：{macd}, Signal：{signal}, Histogram：{histogram}
- 布林带：上轨 {bb_upper}，中轨 {bb_middle}，下轨 {bb_lower}
- 当前价格：{current_price}

## 分析要求
1. **趋势判断**：当前处于上升/下降/震荡趋势？
2. **支撑阻力**：关键支撑位和阻力位在哪里？
3. **信号识别**：是否有背离、交叉、突破等交易信号？
4. **风险评估**：技术面显示的风险水平？

## 输出
给出技术面综合评分（1-10）和具体交易建议。
"""

2.3 Researcher Team：多空辩论机制

这是 TradingAgents 最具创新性的设计之一——结构化多空辩论。

2.3.1 为什么需要辩论？

单一视角的分析容易产生偏差：

• 看多者倾向于忽略风险
• 看空者倾向于放大问题
• 不同观点的碰撞能暴露盲点

2.3.2 辩论机制实现

class ResearchDebate:
    """多空研究辩论"""
    
    def __init__(self, max_rounds: int = 2):
        self.max_rounds = max_rounds
        self.bullish_researcher = BullishResearcher()
        self.bearish_researcher = BearishResearcher()
        self.research_manager = ResearchManager()
    
    def conduct_debate(self, analyst_reports: dict, ticker: str) -> dict:
        """执行多轮辩论"""
        
        debate_history = []
        current_argument = None
        
        for round_num in range(self.max_rounds):
            # 看多方论证
            bullish_arg = self.bullish_researcher.argue(
                reports=analyst_reports,
                counter_argument=current_argument,
                ticker=ticker
            )
            
            # 看空方反驳
            bearish_arg = self.bearish_researcher.argue(
                reports=analyst_reports,
                counter_argument=bullish_arg,
                ticker=ticker
            )
            
            debate_history.append({
                "round": round_num + 1,
                "bullish": bullish_arg,
                "bearish": bearish_arg
            })
            
            current_argument = bearish_arg
        
        # Research Manager 综合评判
        final_synthesis = self.research_manager.synthesize(
            debate_history=debate_history,
            analyst_reports=analyst_reports
        )
        
        return {
            "debate_history": debate_history,
            "synthesis": final_synthesis
        }

2.3.3 Bullish Researcher Prompt

BULLISH_PROMPT = """
你是一位看多研究员，专注于发现投资机会和上涨潜力。

## 分析师报告摘要
{analyst_reports}

## 辩论历史
{debate_history}

## 任务
基于分析师报告，构建看多论点：
1. 哪些指标/数据支持买入？
2. 上行催化剂是什么？
3. 如果存在看空观点，如何反驳？

注意：要客观理性，不能无视明显风险。
"""

2.3.4 Bearish Researcher Prompt

BEARISH_PROMPT = """
你是一位看空研究员，专注于识别风险和下行可能。

## 分析师报告摘要
{analyst_reports}

## 看多方的论点
{bullish_argument}

## 任务
找出看多论点的漏洞：
1. 哪些风险被低估了？
2. 潜在的下行因素是什么？
3. 什么情况下这笔交易会亏损？

注意：要客观理性，承认合理的看多观点。
"""

2.4 Trader Agent：交易决策执行

Trader 是"前线指挥官"，综合所有分析做出交易决策。

class TraderAgent:
    """交易员智能体"""
    
    def make_decision(self, state: TradingState) -> dict:
        """做出交易决策"""
        
        prompt = f"""
        你是一位资深交易员，需要基于以下分析做出交易决策。
        
        ## 基本面分析
        {state['fundamentals_report']}
        
        ## 情绪分析
        {state['sentiment_report']}
        
        ## 新闻分析
        {state['news_report']}
        
        ## 技术分析
        {state['technical_report']}
        
        ## 多空辩论结果
        {state['debate_result']}
        
        ## 决策要求
        请输出：
        1. **交易方向**：BUY / SELL / HOLD
        2. **建议仓位**：建议投入资金比例（0-100%）
        3. **目标价位**：止盈价格
        4. **止损价位**：止损价格
        5. **持仓周期**：短线/中线/长线
        6. **决策理由**：3-5 条核心理由
        """
        
        decision = self.llm.invoke(prompt)
        return parse_decision(decision)

2.5 Risk Management & Portfolio Manager

风险管理团队

class RiskManager:
    """风险管理智能体"""
    
    def assess_risk(self, trade_proposal: dict, portfolio: dict) -> dict:
        """评估交易风险"""
        
        risk_factors = {
            "position_concentration": self.check_concentration(
                trade_proposal, portfolio
            ),
            "portfolio_correlation": self.check_correlation(
                trade_proposal, portfolio
            ),
            "market_volatility": self.check_volatility(),
            "liquidity_risk": self.check_liquidity(trade_proposal["ticker"]),
            "drawdown_risk": self.calculate_potential_drawdown(
                trade_proposal, portfolio
            )
        }
        
        overall_risk = self.calculate_overall_risk(risk_factors)
        
        return {
            "risk_factors": risk_factors,
            "overall_risk": overall_risk,
            "recommendation": "approve" if overall_risk < 0.7 else "reject",
            "adjustments": self.suggest_adjustments(trade_proposal, risk_factors)
        }

Portfolio Manager（投资组合经理）

Portfolio Manager 是最终决策者：

PORTFOLIO_MANAGER_PROMPT = """
你是一位投资组合经理，拥有最终决策权。

## 交易提案
{trade_proposal}

## 风险评估
{risk_assessment}

## 历史决策记录（用于学习）
{historical_decisions}

## 决策权限
你有权：
1. 批准交易：按原提案执行
2. 修改交易：调整仓位/止盈止损后执行
3. 拒绝交易：不执行此交易

## 输出
请给出最终决策，并解释理由。
"""

三、核心特性深度解析

3.1 多 Provider 支持

TradingAgents 支持几乎所有主流 LLM Provider：

配置切换：

from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG

config = DEFAULT_CONFIG.copy()

# 使用 OpenAI
config["llm_provider"] = "openai"
config["deep_think_llm"] = "gpt-5.4"
config["quick_think_llm"] = "gpt-5.4-mini"

# 或使用 DeepSeek（成本更低）
config["llm_provider"] = "deepseek"
config["deep_think_llm"] = "deepseek-v4"
config["quick_think_llm"] = "deepseek-chat"

# 或使用本地 Ollama
config["llm_provider"] = "ollama"
config["deep_think_llm"] = "llama3.1:70b"
config["quick_think_llm"] = "llama3.1:8b"

3.2 持久化记忆与学习机制

TradingAgents 有两层持久化机制：

3.2.1 决策日志（Decision Log）

每次决策都会记录到 ~/.tradingagents/memory/trading_memory.md：

# Trading Memory

## NVDA - 2026-01-15
- Decision: BUY 5% position
- Entry: $892.50
- Stop Loss: $850.00
- Target: $980.00
- Rationale: Strong earnings beat, AI demand surge

## NVDA - 2026-01-22 (Follow-up)
- Realized Return: +8.2% (alpha vs SPY: +6.1%)
- Reflection: Target hit earlier than expected. Good entry timing.
- Lesson: AI sector momentum stronger than anticipated.

## AAPL - 2026-01-18
- Decision: HOLD
- Rationale: iPhone sales slowdown, waiting for Vision Pro data
...

3.2.2 自动学习循环

def inject_historical_lessons(state: TradingState) -> str:
    """将历史教训注入当前决策"""
    
    memory = load_decision_log()
    
    # 获取同股票的最近决策
    same_ticker_decisions = [
        d for d in memory 
        if d["ticker"] == state["ticker"]
    ][-3:]  # 最近 3 次
    
    # 获取跨股票的通用教训
    recent_lessons = extract_lessons(memory[-20:])  # 最近 20 条
    
    lesson_prompt = f"""
    ## 历史决策参考
    
    ### 同股票历史决策
    {format_decisions(same_ticker_decisions)}
    
    ### 近期通用教训
    {format_lessons(recent_lessons)}
    
    请在当前决策中参考这些历史经验。
    """
    
    return lesson_prompt

3.3 Checkpoint 恢复机制

长时间运行的 LLM 调用可能因网络、API 限制等原因中断。TradingAgents 通过 LangGraph 的 Checkpoint 机制实现断点续传：

# 启用 checkpoint
config["checkpoint_enabled"] = True

# 每个节点完成后自动保存状态
# 中断后重启会从最后一个成功的节点继续

Checkpoint 存储：

~/.tradingagents/cache/checkpoints/
├── NVDA.db      # NVDA 的 checkpoint
├── AAPL.db      # AAPL 的 checkpoint
└── TSLA.db      # TSLA 的 checkpoint

3.4 结构化输出保证

v0.2.4 版本引入了结构化输出代理，确保关键智能体的输出格式一致：

from pydantic import BaseModel
from typing import Literal

class TradingDecision(BaseModel):
    """结构化交易决策"""
    action: Literal["BUY", "SELL", "HOLD"]
    position_size: float  # 0.0 - 1.0
    entry_price: Optional[float]
    stop_loss: Optional[float]
    take_profit: Optional[float]
    confidence: float  # 0.0 - 1.0
    rationale: List[str]

class ResearchManagerOutput(BaseModel):
    """结构化研究结论"""
    overall_sentiment: Literal["bullish", "bearish", "neutral"]
    conviction_level: float
    key_factors: List[str]
    risk_factors: List[str]
    recommendation: str

# 使用 with_structured_output
decision = llm.with_structured_output(TradingDecision).invoke(prompt)

四、实战部署指南

4.1 环境搭建

# 克隆仓库
git clone https://github.com/TauricResearch/TradingAgents.git
cd TradingAgents

# 创建虚拟环境
conda create -n tradingagents python=3.13
conda activate tradingagents

# 安装依赖
pip install .

# 配置 API Keys
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入你的 API keys

4.2 Docker 部署

# 使用 Docker Compose
docker compose run --rm tradingagents

# 使用本地模型（Ollama）
docker compose --profile ollama run --rm tradingagents-ollama

4.3 CLI 使用

# 启动交互式 CLI
tradingagents

# 或直接从源码运行
python -m cli.main

CLI 会显示一个交互界面：

╭──────────────────────────────────────────────────────────────╮
│                   TradingAgents CLI                           │
├──────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Select Ticker: NVDA                                          │
│ Analysis Date: 2026-01-15                                    │
│ LLM Provider: openai                                         │
│ Research Depth: standard                                     │
│ Debate Rounds: 2                                             │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────╯

4.4 Python API 使用

from tradingagents.graph.trading_graph import TradingAgentsGraph
from tradingagents.default_config import DEFAULT_CONFIG

# 初始化
ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=DEFAULT_CONFIG.copy())

# 执行分析
ticker = "NVDA"
date = "2026-01-15"
_, decision = ta.propagate(ticker, date)

print(decision)

自定义配置：

config = DEFAULT_CONFIG.copy()

# 选择 LLM
config["llm_provider"] = "deepseek"
config["deep_think_llm"] = "deepseek-v4"

# 调整辩论轮数
config["max_debate_rounds"] = 3

# 启用 checkpoint
config["checkpoint_enabled"] = True

ta = TradingAgentsGraph(debug=True, config=config)
_, decision = ta.propagate("NVDA", "2026-01-15")

4.5 批量分析

# 批量分析多个股票
tickers = ["NVDA", "AMD", "INTC", "TSM"]
results = {}

for ticker in tickers:
    _, decision = ta.propagate(ticker, "2026-01-15")
    results[ticker] = decision
    print(f"{ticker}: {decision['action']} @ {decision['position_size']*100}%")

五、性能优化与最佳实践

5.1 LLM 选择策略

5.2 成本优化

# 分层模型策略
config = DEFAULT_CONFIG.copy()
config["deep_think_llm"] = "gpt-5.4"       # 复杂推理用高级模型
config["quick_think_llm"] = "gpt-5.4-mini"  # 简单任务用轻量模型

# Analyst Team 使用 quick_think
# Research Team 和 Portfolio Manager 使用 deep_think

5.3 并行化处理

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

async def analyze_parallel(tickers: list, date: str) -> dict:
    """并行分析多个股票"""
    
    async def analyze_one(ticker):
        _, decision = ta.propagate(ticker, date)
        return ticker, decision
    
    tasks = [analyze_one(t) for t in tickers]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return dict(results)

5.4 监控与日志

import logging

# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s',
    handlers=[
        logging.FileHandler('tradingagents.log'),
        logging.StreamHandler()
    ]
)

logger = logging.getLogger('tradingagents')

六、风险与局限性

6.1 技术局限性

1. LLM 幻觉：模型可能生成不存在的财务数据或新闻
2. 延迟问题：多轮 LLM 调用导致决策延迟（通常 30-60 秒）
3. 成本累积：频繁调用高级模型成本较高
4. 数据依赖：分析质量高度依赖数据源质量

6.2 市场风险

⚠️ 重要提示：TradingAgents 是研究工具，不构成投资建议。

• 历史表现不代表未来收益
• 模型可能在极端市场条件下失效
• 需要持续监控和人工干预

6.3 合规考量

• 确保使用的金融数据符合当地法规
• 注意 LLM 输出的版权问题
• 自动交易需遵守交易所规则

七、生态与社区

7.1 相关项目

• Trading-R1：TradingAgents 的强化学习扩展
• TradingAgents-CN：中文增强版
• Terminal：即将发布的交易终端

7.2 学术引用

@misc{xiao2025tradingagentsmultiagentsllmfinancial,
    title={TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework},
    author={Yijia Xiao and Edward Sun and Di Luo and Wei Wang},
    year={2025},
    eprint={2412.20138},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={q-fin.TR},
    url={https://arxiv.org/abs/2412.20138},
}

7.3 社区参与

• Discord: https://discord.com/invite/hk9PGKShPK
• GitHub: https://github.com/TauricResearch/TradingAgents
• Twitter/X: https://x.com/TauricResearch

八、总结与展望

8.1 核心价值

TradingAgents 证明了多智能体架构在金融决策领域的巨大潜力：

1. 专业化分工：每个智能体专注一个领域，分析更深入
2. 多视角融合：多空辩论机制减少认知偏差
3. 可解释决策：每个决策都有完整的推理链
4. 持续学习：决策日志让系统不断进化

8.2 未来方向

• 实时交易：集成券商 API 实现实盘交易
• 多资产扩展：支持加密货币、期货、期权等
• 风控增强：更精细的风险模型和压力测试
• 多模态分析：整合图表图像识别

8.3 开源贡献

TradingAgents 是开源项目，欢迎社区贡献：

• 提交 Bug 报告和功能建议
• 贡献新的 Analyst 类型
• 改进 Prompt 设计
• 添加新的 LLM Provider 支持

本文是对 TradingAgents 框架的技术深度解析，旨在帮助开发者理解其架构设计和实现细节。金融投资有风险，请谨慎决策。

参考资料：

• TradingAgents GitHub
• arXiv Paper
• LangGraph Documentation