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先说结论：Single Agent 完全可以做“辅助模板生成”，但在下面这些需求上明显吃力：
这其实就是典型 Single Agent / 单体脚本模式：一个脚本包揽所有流程，逻辑重叠、复用困难、很难自动化。
这里完全延续你之前的写法，只是我把工具写得更「提示词友好」一点，方便 LLM 正确调用。
而是带你 从零搭一个论文精读 Multi-Agent 系统，让 LangGraph 来做这些事：
上一篇我们用 LangGraph 搭了科研 Multi-Agent，这一篇换个更接地气的场景：
这篇就是给已经玩过 LangChain tools + Agent 的同学看的进阶篇：
这里不再单独搞一个 AgentExecutor，而是直接在 node 函数里 call LLM + arxiv 工具（你也可以复用上一篇 paper_hunte...
但反过来想：这些事情，其实都可以拆成一堆「标准化的小任务」，非常适合交给 Multi-Agent AI 科研小队 来做。
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