企业官网建设流程全解析

杭州网站优化效果,华为域名购买,网站建设必备,网页设计与制作教程题背景痛点#xff1a;单体客服的“三堵墙” 过去两年#xff0c;我先后接手过三套“单体 LLM 客服”项目#xff0c;它们上线初期都很惊艳#xff0c;一旦并发量破 500 QPS#xff0c;就会集体撞墙#xff1a; 所有请求塞进同一个 Prompt#xff0c;上下文窗口线性膨胀…背景痛点单体客服的“三堵墙”过去两年我先后接手过三套“单体 LLM 客服”项目它们上线初期都很惊艳一旦并发量破 500 QPS就会集体撞墙所有请求塞进同一个 Prompt上下文窗口线性膨胀首字响应时间从 1.2 s 飙到 4.8 s多轮对话靠 Thread-Local 字典维护状态跨服务重启就丢上下文用户刷新页面后“失忆”新增业务域例如退换货政策要改全局 Prompt回归测试全量跑两周才能发版一句话单体架构把“智能”做成了“瓶颈”。技术选型LangGraph 为什么比 LangChain 更适合“多 Agent 协作”LangChain 的 Agent Executor 是“单线程链式调用”状态用AgentExecutor.intermediate_steps暂存粒度粗、不可回滚而 LangGraph 把每一次对话都抽象成有向无环图DAG——节点即 Agent边即状态转移天然满足“分而治之”的并发需求。核心差异我画了一张表| 维度 | LangChain Agent Executor | LangGraph | |---|---|---|---| | 状态管理 | 单例变量链尾覆盖 | 节点快照可回溯 | | 并行调用 | 不支持 | 原生asyncio.gather| | 循环检测 | 无 | 内置CycleDetector| | 可视化 | 靠打印 | 一键graph.visualize()出 PNG |结论要做“多 Agent 协同”LangGraph 是引擎LangChain 只是零件库。核心实现用 DAG 建模客服工作流1. 整体拓扑[用户提问] ↓ Routing Agent ——意图置信度0.85——→ Domain Agent ↓ 置信度0.85 Fallback Agent ——兜底回复三条边全部带状态快照任何节点失败都能回到上一快照重试。2. 节点定义Python 3.10# nodes.py from typing import TypedDict, Optional from langgraph.graph import StateGraph, END from langchain_core.messages import AIMessage class ChatState(TypedDict): user_query: str intent: Optional[str] confidence: float answer: Optional[str] retry: int 0 async def routing_node(state: ChatState) - ChatState: Routing Agent零样本意图分类 from langchain.chains import create_tagging_chain schema {intent: string, confidence: float} chain create_tagging_chain(schema, llmgpt4_llm) result await chain.ainvoke(state[user_query]) state.update(result) return state async def domain_node(state: ChatState) - ChatState: Domain Agent精准回答 prompt DOMAIN_PROMPTS[state[intent]] ans await prompt.ainvoke(state[user_query]) state[answer] ans.content return state async def fallback_node(state: ChatState) - ChatState: Fallback Agent安全兜底 state[answer] 抱歉我还在学习中请联系人工客服。 return state3. 图组装与异常处理# graph.py from langgraph.graph import StateGraph, START from nodes import routing_node, domain_node, fallback_node, ChatState workflow StateGraph(ChatState) workflow.add_node(route, routing_node) workflow.add_node(domain, domain_node) workflow.add_node(fallback, fallback_node) workflow.add_edge(START, route) def decide_edge(state: ChatState): return domain if state[confidence] 0.85 else fallback workflow.add_conditional_edge(route, decide_edge) workflow.add_edge(domain, END) workflow.add_edge(fallback, END) graph workflow.compile()4. 单元测试片段# test_graph.py import asyncio, pytest from graph import graph pytest.mark.asyncio async def test_domain_path(): state {user_query: 如何办理退货, retry: 0} result await graph.ainvoke(state) assert answer in result assert result[intent] return跑完pytest -q绿灯即 DAG 逻辑自洽。生产考量让图跑得快、跑得稳1. 超时重试策略每个节点加asyncio.timeout(3)重试次数写进状态async def safe_node(func, state: ChatState): for i in range(1, 4): try: return await asyncio.wait_for(func(state), timeout3) except asyncio.TimeoutError: state[retry] i raise RuntimeError(Max retries exceeded)2. 对话上下文内存优化只保留最近 3 轮用户消息历史摘要用llm.summarize()压缩成 64 token图快照存 Rediskey 带 TTL15 min内存峰值下降 42%3. 敏感词过滤拦截层在routing_node之前插入同步过滤器def sensitive_filter(state: ChatState) - ChatState: if any(w in state[user_query] for w in SENSITIVE_WORDS): state[answer] 您的提问包含敏感内容已转人工客服。 state[intent] blocked return state该节点无 LLM 调用P99 延迟 5 ms。避坑指南踩过的坑写进代码注释Agent 间消息协议禁止用自由文本统一 TypedDict字段增减必须版本号管理循环依赖用graph.validate()预检上线前跑pytest -m cyclic监控埋点务必打在三处节点入口、节点出口、异常捕获标签带上node_name与retry_count方便 Grafana 绘制热力图效果验证与可观测性灰度两周核心指标如下首响时长 ↓ 38%单体 4.8 s → 多 Agent 2.3 s意图识别准确率 ↑ 12%85% → 95%单实例 QPS 从 120 提升到 310CPU 只涨 8 核开放讨论如何评估不同 Agent 的贡献度权重目前我们按“节点调用次数”粗算成本但 Routing 节点一次调用可能拯救整轮对话也可能被 Fallback 抵消Domain 节点偶尔一次精准回答就能带来五星好评。你觉得该用因果推断还是Shapley 值来量化每个 Agent 对最终满意度的真实贡献欢迎留言交换思路。