Send API：动态扇出多个分支

普通条件边（add_conditional_edges）一次只能决定「下一步去哪个节点」。但有些场景，你得根据运行时的数据，同时派出任意多个并行分支——比如把一份大文档拆成 N 段，每段派一个 worker 去处理。这时就要用Send API。

一、Send 是什么

Send(node_name, input_state)代表「向某个节点发送一份输入」。它不是一个节点，而是一个可以在路由函数里返回的动作对象。当你返回一个Send列表，框架会把这些 Send 并行分发出去。

fromtypingimportTypedDict,Annotatedfromlanggraph.typesimportSendfromlanggraph.graphimportStateGraph,START,END,add_messagesclassState(TypedDict):chunks:listdone:Annotated[list,lambdaa,b:a+b]defsplit(state:State):# 根据运行时数据，动态生成多个分支return[Send("worker",{"chunk":c})forcinstate["chunks"]]defworker(state:State)->State:return{"done":[state["chunk"]+"已处理"]}graph=StateGraph(State)graph.add_node("worker",worker)graph.add_conditional_edges(START,split)# 返回的是 Send 列表graph.add_edge("worker",END)app=graph.compile()out=app.invoke({"chunks":["a","b","c"],"done":[]})print(out["done"])# ['a已处理', 'b已处理', 'c已处理']

二、和「静态并行」的区别

如果你预先知道只有 3 个固定分支，用普通节点 + 多条边也能并行。但Send的优势在数量运行时才确定：今天拆成 5 段就发 5 个，明天 20 段就发 20 个，图的结构完全不用改。

三、典型用途

• 数据并行：大列表/大文档拆分后并发处理，再聚合；
• 扇出检索：一个问题生成多个子查询，每个子查询派一个检索分支；
• 多 Agent 协作：给每个子任务动态派出一个 Agent 实例。

四、配合聚合节点

Send只管「派出去」，结果怎么合回来要自己写聚合逻辑。常见模式是让所有 worker 都写同一个Annotated[list, add]字段，再接一个aggregate节点把列表合并成最终输出。这样「动态扇出 + 累加聚合」就闭环了。

Send API 是 LangGraph 表达「运行时才决定的并行度」的钥匙，比写死的图结构灵活得多。