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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
72 lines
1.9 KiB
Python
72 lines
1.9 KiB
Python
"""
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词典子图构建器 - 完善版
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Dictionary Subgraph Builder - Complete
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"""
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from langgraph.graph import StateGraph, START, END
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from .state import DictionaryState
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from .nodes import (
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parse_intent,
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query_word,
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translate_text,
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extract_terms,
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get_daily_word,
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lookup_word_book,
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add_to_word_book,
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format_result,
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should_continue
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)
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def build_dictionary_subgraph() -> StateGraph:
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"""
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构建词典子图
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Returns:
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配置好的 StateGraph
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"""
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# 创建图
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graph = StateGraph(DictionaryState)
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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("query_word", query_word)
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graph.add_node("translate_text", translate_text)
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graph.add_node("extract_terms", extract_terms)
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graph.add_node("get_daily_word", get_daily_word)
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graph.add_node("lookup_word_book", lookup_word_book)
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graph.add_node("add_to_word_book", add_to_word_book)
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graph.add_node("format_result", format_result)
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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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"query_word": "query_word",
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"translate_text": "translate_text",
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|
"extract_terms": "extract_terms",
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|
"get_daily_word": "get_daily_word",
|
|
"lookup_word_book": "lookup_word_book",
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|
"add_to_word_book": "add_to_word_book",
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|
}
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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("query_word", "format_result")
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graph.add_edge("translate_text", "format_result")
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graph.add_edge("extract_terms", "format_result")
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graph.add_edge("get_daily_word", "format_result")
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graph.add_edge("lookup_word_book", "format_result")
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graph.add_edge("add_to_word_book", "format_result")
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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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