博客用 LangGraph 编排搜索、代码生成、数据分析三类 Agent 协同工作，拆解完整代码架构、Agent 间三种通信模式对比与实测 Token 消耗（约1.2元/次），附幻觉传递链拦截方案与不适合多 Agent 的三种场景。
技术深度文，面向架构师和资深工程师。H2结构：(1)单Agent vs 多Agent的边界在哪——什么时候该拆，什么时候不该拆（附决策树）；(2)LangGraph StateGraph 编排3类Agent的完整代码架构：搜索Agent（Tavily API）→ 代码生成Agent（Claude 4 + Cursor）→ 数据分析Agent（Pandas + 自研沙箱），含状态传递与中断恢复机制；(3)Agent间通信的3种模式对比——共享State、消息队列、直接函数调用，附延迟与可靠性数据；(4)真实踩坑：幻觉传递链——搜索Agent返回错误URL → 代码生成Agent基于假信息写代码 → 如何用「事实门禁」拦截；(5)监控与成本：3 Agent协同一次任务的Token消耗拆解（实测：约1.2元/次），vs 人工完成同类任务的工时对比；(6)不适合用多Agent的3种场景——避免读者盲目上架构。代码片段≥3处，架构图1张。长尾词：LangGraph多智能体编排、AI Agent协同、Agent通信模式。
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