技术文章：用 LangGraph 搭建多模态 Agent 的路由方案
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技术文章：用 LangGraph 搭建多模态 Agent 的路由方案
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AI 综述
掘金 2026 年 10 月 18 日发布的技术文章讲解了如何用 LangGraph 搭建多模态 Agent，将 RAG 系统的感知能力从纯文本扩展到图片、PDF/Excel 与图像生成。 文章方案的核心是按模态分流的路由节点：图片转 Base64 后交由 GPT-4o、Claude 3.5 或 Qwen-VL 分析；PDF 按原生文本或扫描版分层提取；Excel 先生成数据摘要再交模型决策；画图则调用 DALL·E 3 或 Stable Diffusion。
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最新进展10月18日 17:42
RAG 进阶：Agentic RAG 与多智能体协作（系列二·第3篇）：多模态 Agent报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月18日
- 掘金RAG 进阶：Agentic RAG 与多智能体协作（系列二·第3篇）：多模态 Agent
本篇讲解如何用 LangGraph 搭建多模态 Agent，把感知能力从纯文本扩展到图片、PDF/Excel 与图像生成。路由节点按模态分流：图片转 Base64 交由 GPT-4o / Claude 3.5 / Qwen-VL 分析，PDF 按原生文本或扫描版分层提取，Excel 生成数据摘要后交模型决策，画图调用 DALL·E 3 / Stable Diffusion。
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