为什么不让大模型直接计算补货量？
补货流程是步骤固定、输入输出确定的纯数学计算，大模型的强项是理解意图、拆解任务和组织语言，让它做计算容易算错或产生幻觉，因此计算仍由后端业务 API 完成。
让 AI 补货，但不让它算库存——LangGraph 在生鲜补货的落地实践
资讯摘要
当业务逻辑是确定性计算时，AI 到底该做什么、不该做什么？这篇文章用一次生鲜智能补货的落地过程，拆解 LangGraph 编排 + MCP 工具化代理的三层架构，讲清楚"AI 管调度、业务管计算"的边界该怎么划。
AI 摘要
文章以生鲜电商智能补货为例，讲解如何用 LangGraph 做流程编排、用 MCP 把存量 API 工具化，构建路线规划、状态记忆与代理适配三层架构。作者主张 AI 只负责意图理解、调度规划与结果总结，确定性计算仍交给后端业务 API，并总结出五条可复用的 AI 落地设计原则。
AI 问答
MCP 在三层架构里承担什么角色？
MCP 是薄代理适配层，本身没有业务逻辑、不访问数据库，只把存量 Restful 接口包装成 AI 可调用的标准工具，实现存量业务零改造。
如何保证补货流程不被 AI 跳步或乱序？
用 LangGraph 的 Graph 结构把流程固化为固定节点序列，节点之间的边就是硬性约束，流程的可控性由结构保证，而不是靠提示词引导。
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