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LangGraph：条件边、Send 与子图如何接成一张图
把线性的 agent ↔ tools 循环推成非线性工作流：条件边负责按 State 选路，Send 按运行时数据动态扇出，子图封装单个计划的追投规划，再用 reducer 汇总并发结果；最后讲清 recursion_limit 限制的是 superstep，而不是 Python 调用深度。
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LangGraph：State 不是一份字典，是一组通道
从 add_messages 到自定义 reducer：讲清 State 的通道模型，再用并行写冲突引出 reducer 不可替代的场合。同一轮两个工具写同一个字段会触发 InvalidUpdateError，reducer 是唯一的解法。
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Redis 深挖（开篇）· 五大结构与核心命令
Redis 阅读路径的第 1 篇：从竞价与投放等高并发场景出发，一文速通 5 大数据结构的核心命令，扫清足以阻塞单线程的 O(N) 危险操作与运维避坑。
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LangGraph：用 create_agent 挂上人确认
不再手动编排图拓扑，改用 create_agent 直接生成编排好的 StateGraph。通过 HumanInTheLoopMiddleware 将人工确认拦截前置在工具执行前，底层依然基于 interrupt() 实现。配合 SqliteSaver，同样可实现跨进程续跑。
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LangGraph：用 SqliteSaver 关了进程再续
将进程内的 InMemorySaver 替换为持久化的 SqliteSaver。把白名单和追投单提升至 State 中，确保状态能够跟随文件落地。第一次运行在停住时退出进程，第二次运行读取同一份文件和 thread_id，确认后即可续跑。