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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
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typing-extensions>=4.15.0
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python-dotenv>=1.2.2
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pydantic>=2.12.5
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requests>=2.32.5
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# LangChain
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langchain>=1.2.15
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langchain-community>=0.4.1
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langchain-core>=1.2.28
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langchain-openai>=1.1.12
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langchain-qdrant>=1.1.0
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langgraph>=1.1.6
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langgraph-checkpoint-postgres>=3.0.5
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tiktoken>=0.12.0
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# Zhipu AI
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zhipuai>=2.0.1
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# Vector DB
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qdrant-client>=1.17.1
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fastembed>=0.3.0 # 用于 Qdrant BM25 稀疏向量
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# Memory
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mem0ai>=1.0.11
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# Backend
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fastapi>=0.135.3
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uvicorn[standard]>=0.44.0
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# Database
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asyncpg>=0.31.0
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psycopg[binary]>=3.3.3
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# HTTP
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httpx>=0.28.1
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aiohttp>=3.13.5
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# Utilities
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tenacity>=9.1.4
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rich>=15.0.0
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PyYAML>=6.0.3
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numpy>=1.26.2
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pyjwt>=2.8.0
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ddgs>=6.0.0 # 免费联网搜索（原 duckduckgo-search 已重命名）
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tavily-python>=0.5.0 # Tavily 搜索 API（需要 API Key，质量更高）
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matplotlib>=3.9.0 # 可视化图表
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# Document Processing
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unstructured>=0.22.21
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pypdf>=6.10.0
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beautifulsoup4>=4.14.3
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lxml>=6.1.0
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spacy>=3.8.14 # unstructured 可能依赖 |