Agent 工程的下一层:为什么「把流程写成图」还不够,还需要 Graph Engineering2025 到 2026 年,AI Agent 的工程讨论经历了明显的重心转移。早期重点在 Prompt Engineering——如何把一次模型调用写得更稳、更可控。随后进入 Loop Engineering——如何让一个 Agent 形成「感知 → 决策 → 行动 → 观察 → 修正」的闭环,使其能在较长任务中自我迭代。再往后,LangGraph、StateGraph 等框架把「循环、分支、状态」显式化,让复杂工作流可以被编码为图结构。