feat(agent): add LangGraph scaffold for assignment 1

- src/agent/state.py: minimal five-field AgentState
- src/agent/graph.py: START -> normalize_input -> reply -> END,
  compiled with InMemorySaver; reply emits <state>1002</state> prefix
- examples/langgraph_smoke.py: offline smoke, turns 1/2/1 verified
- test/agent/test_scaffold.py: turn accumulation, thread isolation,
  fixed-template assertions (3 passed)
- requirements.txt: pin langgraph==1.2.9

Known limit: InMemorySaver state disappears on process exit.

src/agent/graph.py

@@ -0,0 +1,93 @@
+"""LangGraph 最小脚手架（作业 1）。
+
+图结构：START → normalize_input → reply → END
+
+骨架已装配好：状态、节点注册、边和编译（默认 InMemorySaver）。
+两个节点的具体逻辑留待实现（见函数体内的 TODO）。
+
+离线运行示例：
+
+    python examples/langgraph_smoke.py
+
+对应测试：test/agent/test_scaffold.py
+"""
+
+from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
+from langgraph.graph import END, START, StateGraph
+
+from .state import AgentState
+
+# 脚手架阶段固定返回的阶段码；作业 3 起由转换表驱动。
+DEFAULT_STAGE_CODE = "1002"
+
+
+def normalize_input(state: AgentState) -> dict:
+    """归一化本轮输入，为回复节点准备上下文。
+
+    TODO(作业 1): 实现该节点。建议职责：
+    - 校验/清理 ``state["input_text"]``（例如去除首尾空白）；
+    - 返回需要写入状态的字段增量，例如
+      ``{"input_text": cleaned}``；
+    - 保持纯函数：不读全局状态、不做 IO。
+    """
+    cleaned = state["input_text"].strip()
+    return {"input_text": cleaned}
+
+
+def reply(state: AgentState) -> dict:
+    """生成固定模板回复，并把轮数加一。
+
+    TODO(作业 1): 实现该节点。验收要求：
+    - 每次调用使 ``turn_count`` 恰好 +1；首轮会话没有历史
+      checkpoint，用 ``state.get("turn_count") or 0`` 起步；
+    - ``response_text`` 使用固定模板，**包含本轮输入文本**
+      （``state["input_text"]``）；
+    - 响应文本需带公共协议前缀，例如
+      ``<state>1002</state>...``（``stage_code`` 用
+      ``DEFAULT_STAGE_CODE``，API 层负责解析该前缀）；
+    - ``stage_code`` 写入 ``DEFAULT_STAGE_CODE``。
+
+    参考实现::
+
+        turn_count = (state.get("turn_count") or 0) + 1
+        response_text = (
+            f"<state>{DEFAULT_STAGE_CODE}</state>"
+            f"已收到：{state['input_text']}"
+        )
+        return {
+            "turn_count": turn_count,
+            "response_text": response_text,
+            "stage_code": DEFAULT_STAGE_CODE,
+        }
+    """
+    turn_count = (state.get("turn_count") or 0) + 1
+    response_text = (
+        f"<state>{DEFAULT_STAGE_CODE}</state>"
+        f"已收到：{state['input_text']}"
+    )
+    return {
+        "turn_count": turn_count,
+        "response_text": response_text,
+        "stage_code": DEFAULT_STAGE_CODE,
+    }
+
+
+def build_graph(checkpointer=None):
+    """装配并编译最小图。
+
+    参数:
+        checkpointer: 自定义 checkpointer；缺省使用 ``InMemorySaver``。
+            作业 7 会替换为 ``AsyncPostgresSaver``。
+
+    返回:
+        编译后的图。调用方通过
+        ``config={"configurable": {"thread_id": <会话 ID>}}``
+        区分会话。
+    """
+    builder = StateGraph(AgentState)
+    builder.add_node("normalize_input", normalize_input)
+    builder.add_node("reply", reply)
+    builder.add_edge(START, "normalize_input")
+    builder.add_edge("normalize_input", "reply")
+    builder.add_edge("reply", END)
+    return builder.compile(checkpointer=checkpointer or InMemorySaver())