Documentation Index
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当协调器智能体生成专家子智能体(研究员、分析师、写作者)时,你需要将协调器的消息与每个子智能体的流式输出分开渲染。在 useStream 中设置 filterSubagentMessages: true 以清晰地分离这两个流,然后使用 getSubagentsByMessage 将每个子智能体的进度卡片附加到触发它的协调器消息上。
为什么要过滤子智能体消息
不进行过滤时,每个子智能体产生的每个 Token 都会交错出现在协调器的消息流中,使其不可读。设置 filterSubagentMessages: true 后:
stream.messages 仅包含协调器的消息
- 每个子智能体的内容可通过
stream.subagents 和 stream.getSubagentsByMessage 访问
- UI 保持整洁:协调器的推理与专家的工作分离
这种分离让你可以在一个地方渲染协调器的消息,并将每个子智能体的进度卡片准确地附加到它所属的位置:在生成它的协调器消息下方。
设置 useStream
始终设置 filterSubagentMessages: true。这将从主消息流中移除子智能体的 Token,以便你可以独立渲染协调器的消息和子智能体的输出。
定义一个与你的智能体状态 schema 匹配的 TypeScript 接口,并将其作为类型参数传递给 useStream,以获得对状态值的类型安全访问。在下面的示例中,将 typeof myAgent 替换为你的接口名称:
import type { BaseMessage } from "@langchain/core/messages";
interface AgentState {
messages: BaseMessage[];
}
import { useStream } from "@langchain/react";
const AGENT_URL = "http://localhost:2024";
export function DeepAgentChat() {
const stream = useStream<typeof myAgent>({
apiUrl: AGENT_URL,
assistantId: "deep_agent_subagent_cards",
filterSubagentMessages: true,
});
return (
<div>
{stream.messages.map((msg) => (
<MessageWithSubagents
key={msg.id}
message={msg}
subagents={stream.getSubagentsByMessage(msg.id)}
/>
))}
</div>
);
}
提交并启用子图流式传输
提交消息时,启用子图流式传输并设置适当的递归限制。深度智能体工作流通常涉及多层嵌套子图,因此较高的递归限制可防止过早终止:
stream.submit(
{ messages: [{ type: "human", content: text }] },
{ streamSubgraphs: true }
);
深度智能体默认递归限制为 10,000,对大多数多专家设置已经足够。如需要,可以通过 config.recursion_limit 覆盖。
SubagentStreamInterface
每个子智能体暴露一个 SubagentStreamInterface,包含有关子智能体任务、状态和时间的元数据:
interface SubagentStreamInterface {
id: string;
status: "pending" | "running" | "complete" | "error";
messages: BaseMessage[];
result: string | undefined;
toolCall: {
id: string;
name: string;
args: {
description: string;
subagent_type: string;
[key: string]: unknown;
};
};
startedAt: number | undefined;
completedAt: number | undefined;
}
| 属性 | 说明 |
|---|
id | 此子智能体实例的唯一标识符 |
status | 生命周期状态:pending → running → complete 或 error |
messages | 子智能体自己的消息流,实时更新 |
result | 最终输出文本,仅在 status 为 "complete" 时可用 |
toolCall | 生成此子智能体的工具调用,包括任务元数据 |
toolCall.args.description | 协调器分配给此子智能体的任务描述 |
toolCall.args.subagent_type | 专家的类型或名称(例如 "researcher"、"analyst") |
startedAt | 子智能体开始执行的时间戳 |
completedAt | 子智能体完成时的时间戳 |
将子智能体链接到消息
getSubagentsByMessage 方法返回特定 AI 消息生成的子智能体。这使你可以将子智能体卡片直接渲染在触发它们的协调器消息下方:
const turnSubagents = stream.getSubagentsByMessage(msg.id);
这返回一个 SubagentStreamInterface 对象数组。如果消息没有生成任何子智能体,则返回空数组。
构建 SubagentCard
每个子智能体卡片显示专家的名称、任务描述、流式内容或最终结果,以及时间信息:
import { AIMessage } from "@langchain/core/messages";
function SubagentCard({
subagent,
}: {
subagent: SubagentStreamInterface;
}) {
const [expanded, setExpanded] = useState(true);
const title =
subagent.toolCall?.args?.subagent_type ?? `Agent ${subagent.id}`;
const description = subagent.toolCall?.args?.description ?? "";
const lastAIMessage = subagent.messages
.filter(AIMessage.isInstance)
.at(-1);
const displayContent =
subagent.status === "complete"
? subagent.result
: typeof lastAIMessage?.content === "string"
? lastAIMessage.content
: "";
const elapsed = getElapsedTime(subagent.startedAt, subagent.completedAt);
return (
<div className="rounded-lg border bg-white shadow-sm">
<button
onClick={() => setExpanded(!expanded)}
className="flex w-full items-center justify-between p-4"
>
<div className="flex items-center gap-3">
<StatusIcon status={subagent.status} />
<div>
<h4 className="font-semibold capitalize">{title}</h4>
<p className="text-xs text-gray-500">{description}</p>
</div>
</div>
<div className="flex items-center gap-2">
{elapsed && (
<span className="text-xs text-gray-400">{elapsed}</span>
)}
<StatusBadge status={subagent.status} />
</div>
</button>
{expanded && displayContent && (
<div className="border-t px-4 py-3">
<div className="prose prose-sm max-w-none line-clamp-6">
{displayContent}
{subagent.status === "running" && (
<span className="inline-block h-4 w-1 animate-pulse bg-blue-500" />
)}
</div>
</div>
)}
</div>
);
}
function getElapsedTime(
startedAt: number | undefined,
completedAt: number | undefined
): string | null {
if (!startedAt) return null;
const end = completedAt ?? Date.now();
const seconds = Math.round((end - startedAt) / 1000);
if (seconds < 60) return `${seconds}s`;
return `${Math.floor(seconds / 60)}m ${seconds % 60}s`;
}
状态图标和徽章
一致的视觉指示器帮助用户一目了然地解析子智能体状态:
function StatusIcon({ status }: { status: SubagentStreamInterface["status"] }) {
switch (status) {
case "pending":
return <span className="text-gray-400">○</span>;
case "running":
return <span className="animate-spin text-blue-500">◉</span>;
case "complete":
return <span className="text-green-500">✓</span>;
case "error":
return <span className="text-red-500">✕</span>;
}
}
function StatusBadge({ status }: { status: SubagentStreamInterface["status"] }) {
const styles = {
pending: "bg-gray-100 text-gray-600",
running: "bg-blue-100 text-blue-700",
complete: "bg-green-100 text-green-700",
error: "bg-red-100 text-red-700",
};
return (
<span className={`rounded-full px-2 py-0.5 text-xs font-medium ${styles[status]}`}>
{status}
</span>
);
}
进度跟踪
显示进度条和计数器,让用户知道有多少子智能体已完成:
function SubagentProgress({
subagents,
}: {
subagents: SubagentStreamInterface[];
}) {
const completed = subagents.filter((s) => s.status === "complete").length;
const total = subagents.length;
const percentage = total > 0 ? Math.round((completed / total) * 100) : 0;
return (
<div className="space-y-1">
<div className="flex items-center justify-between text-xs text-gray-500">
<span>子智能体进度</span>
<span>
{completed}/{total} 已完成
</span>
</div>
<div className="h-2 overflow-hidden rounded-full bg-gray-200">
<div
className="h-full rounded-full bg-blue-500 transition-all duration-300"
style={{ width: `${percentage}%` }}
/>
</div>
</div>
);
}
渲染带有子智能体卡片的消息
关键布局模式是渲染每条协调器消息,如果该消息生成了子智能体,则在其正下方渲染它们的卡片:
function MessageWithSubagents({
message,
subagents,
}: {
message: BaseMessage;
subagents: SubagentStreamInterface[];
}) {
if (message.type === "human") {
return <HumanMessage content={message.content} />;
}
return (
<div className="space-y-3">
{message.content && (
<div className="prose prose-sm max-w-none">
{message.content}
</div>
)}
{subagents.length > 0 && (
<div className="ml-4 space-y-3 border-l-2 border-blue-200 pl-4">
<SubagentProgress subagents={subagents} />
{subagents.map((subagent) => (
<SubagentCard key={subagent.id} subagent={subagent} />
))}
</div>
)}
</div>
);
}
综合指示器
当所有子智能体完成后,协调器需要时间将它们的结果综合为最终响应。在此阶段显示清晰的指示器:
function SynthesisIndicator({
subagents,
isLoading,
}: {
subagents: SubagentStreamInterface[];
isLoading: boolean;
}) {
const allComplete =
subagents.length > 0 &&
subagents.every((s) => s.status === "complete" || s.status === "error");
if (!allComplete || !isLoading) return null;
return (
<div className="flex items-center gap-2 rounded-lg bg-purple-50 px-4 py-2 text-sm text-purple-700">
<span className="animate-spin">⟳</span>
正在综合来自 {subagents.length} 个子智能体的结果...
</div>
);
}
综合阶段对于复杂的多专家工作流可能需要几秒钟。清晰的”正在综合结果…”指示器可以防止用户认为智能体已经停滞。
调试未过滤的输出
在开发过程中,你可以临时设置 filterSubagentMessages: false 来查看所有子智能体在主消息流中的原始交错输出。这对于验证子智能体 Token 是否正确流动很有用,但不应在生产 UI 中使用。
使用场景
深度智能体子智能体卡片适用于以下智能体工作流场景:
- 深度研究:协调器派遣研究员调查问题的不同方面,然后综合他们的发现
- 多专家分析:领域专家(法律、金融、技术)各自贡献他们的视角
- 复杂任务分解:规划者将大任务分解为子任务并将每个分配给专家工作者
- 代码审查流水线:各个智能体分别处理安全审查、风格检查、性能分析和文档审查
访问完整的子智能体映射
除了按消息查找之外,你还可以通过 stream.subagents 一次访问所有子智能体:
const allSubagents = [...stream.subagents.values()];
const running = allSubagents.filter((s) => s.status === "running");
const completed = allSubagents.filter((s) => s.status === "complete");
const errors = allSubagents.filter((s) => s.status === "error");
这对于构建全局进度指示器或汇总所有子智能体活动的面板很有用,无论哪条协调器消息生成了它们。
最佳实践
- 始终设置
filterSubagentMessages: true。未过滤的流会产生协调器和子智能体 Token 不可读的交错。
- 显示任务描述。
toolCall.args.description 字段告诉用户每个子智能体被要求做什么。始终突出显示。
- 使用可折叠卡片。在有 5 个以上子智能体的工作流中,自动折叠已完成的卡片,让用户关注活跃的工作。
- 显示计时数据。显示每个子智能体花费了多长时间,帮助用户了解性能特征并识别瓶颈。
- 设置适当的递归限制。具有嵌套子图的深度智能体工作流需要比默认值 25 更高的限制。从 100 开始。
- 按子智能体处理错误。一个子智能体失败不应该导致整个 UI 崩溃。在该子智能体的卡片中显示错误,同时其他子智能体继续运行。
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