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构建并部署 AI Agent 服务 / deploy (push) Successful in 12m9s
## 核心改动 ### 1. 单图方案重构 - 删除了多图（self.graphs），改为单图（self.graph） - 新增 MainGraphState.current_model 字段用于运行时注入模型 - llm_call 节点改为动态选择模型（create_dynamic_llm_call_node） ### 2. chat_services 优化 - 添加 _cached_services 缓存，避免重复初始化 - 新增 get_cached_chat_services() 函数，用于单图注入 - 新增 _check_http_service_available() 统一HTTP探测逻辑 - 减少重复代码，LocalVLLMChatProvider和LocalSmallModelProvider共用探测方法 ### 3. AIAgentService 重构 - initialize() 只构建一次图，传入 chat_services 字典 - 新增 _resolve_model() 模型回退逻辑 - 新增 _build_invocation() 统一构建调用参数 - process_message() 和 process_message_stream() 改为注入 current_model - 流式处理代码拆分，增加可读性 ### 4. 新增和删除文件 - 新增：backend/app/main_graph/main_graph_builder.py（图构建） - 新增：backend/app/main_graph/subgraph_wrapper.py（子图封装） - 新增：tools/test/test_tavily_search.py（测试） - 删除：backend/app/main_graph/graph.py（旧图） - 删除：backend/app/main_graph/utils/main_graph_builder.py（旧构建器） - 删除：backend/app/main_graph/utils/__init__.py ### 5. 其他更新 - README.md：新增模型服务使用情况详解章节 - backend/app/model_services/__init__.py：新增 get_cached_chat_services 导出 ## 方案优势 - 内存优化：N张图 → 1张图 - 灵活性：运行时动态选择模型，支持同会话不同模型 - 性能：模型服务缓存，初始化仅一次 - 可维护性：减少重复代码，统一HTTP探测逻辑
110 lines
3.3 KiB
Python
110 lines
3.3 KiB
Python
"""
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通讯录子图构建器
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Contact Subgraph Builder
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支持 API 注入的工厂模式
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"""
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from langgraph.graph import StateGraph, START, END
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from .state import ContactState
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from .nodes import create_contact_nodes
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def build_contact_subgraph(contact_api=None):
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"""
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构建通讯录子图（工厂模式）
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Args:
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contact_api: 可选的 ContactAPIClient 实例（支持真实数据库或模拟模式）
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不传入则使用默认模拟 API（向后兼容）
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Returns:
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配置好的 StateGraph
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"""
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# 创建节点（传入 API）
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nodes = create_contact_nodes(contact_api) if contact_api else None
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# 如果没有传入 API，使用向后兼容的导入
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if nodes is None:
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from .nodes import (
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parse_intent,
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list_contacts,
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add_contact,
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list_emails,
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||
generate_email_draft,
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||
human_review,
|
||
send_email,
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||
sniff_contacts,
|
||
format_result,
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should_continue
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||
)
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||
else:
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parse_intent = nodes["parse_intent"]
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||
list_contacts = nodes["list_contacts"]
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||
add_contact = nodes["add_contact"]
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||
list_emails = nodes["list_emails"]
|
||
generate_email_draft = nodes["generate_email_draft"]
|
||
human_review = nodes["human_review"]
|
||
send_email = nodes["send_email"]
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||
sniff_contacts = nodes["sniff_contacts"]
|
||
format_result = nodes["format_result"]
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||
should_continue = nodes["should_continue"]
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||
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||
# 创建图
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graph = StateGraph(ContactState)
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# 添加节点
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graph.add_node("parse_intent", parse_intent)
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||
graph.add_node("list_contacts", list_contacts)
|
||
graph.add_node("add_contact", add_contact)
|
||
graph.add_node("list_emails", list_emails)
|
||
graph.add_node("generate_email_draft", generate_email_draft)
|
||
graph.add_node("human_review", human_review)
|
||
graph.add_node("send_email", send_email)
|
||
graph.add_node("sniff_contacts", sniff_contacts)
|
||
graph.add_node("format_result", format_result)
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||
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||
# 添加边
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# 从START开始
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graph.add_edge(START, "parse_intent")
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# 从parse_intent根据条件路由
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graph.add_conditional_edges(
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"parse_intent",
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should_continue,
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||
{
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"list_contacts": "list_contacts",
|
||
"add_contact": "add_contact",
|
||
"list_emails": "list_emails",
|
||
"generate_email_draft": "generate_email_draft",
|
||
"sniff_contacts": "sniff_contacts",
|
||
}
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||
)
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||
# 从各个操作节点到format_result
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graph.add_edge("list_contacts", "format_result")
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||
graph.add_edge("add_contact", "format_result")
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graph.add_edge("list_emails", "format_result")
|
||
graph.add_edge("sniff_contacts", "format_result")
|
||
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||
# 邮件发送的特殊流程
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graph.add_edge("generate_email_draft", "human_review")
|
||
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||
# 从human_review根据条件路由
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graph.add_conditional_edges(
|
||
"human_review",
|
||
should_continue,
|
||
{
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||
"send_email": "send_email",
|
||
"format_result": "format_result",
|
||
}
|
||
)
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||
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||
# 发送邮件后到格式化
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graph.add_edge("send_email", "format_result")
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||
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||
# 最终到END
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||
graph.add_edge("format_result", END)
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||
|
||
return graph
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