基于 LangGraph 的智能体开发实训方案与技术实现

3. 对话历史持久化基于 PostgreSQL + LangGraph Checkpoint 机制，通过 Thread ID 隔离会话，自动加载历史对话，实现智能体记忆功能。核心实现代码可直接用于实训实操：

checkpointer = AsyncPostgresSaver.from_conn_string(DB_URI)
app = workflow.compile(checkpointer=checkpointer)
config = {"configurable": {"thread_id": session_id}}

4. 流式输出（Server-Sent Events）采用 SSE 协议实现 token 级实时输出，学习者可掌握事件驱动型开发与实时交互技术，核心代码如下：

async def stream_agent_execution(query: str, thread_id: str):
    app_graph = create_agent_graph(checkpointer)
    async for event in app_graph.astream_events(initial_state, config):
        # 捕获节点开始
        if event["event"] == "on_chain_start":
            yield f"data: {json.dumps({'type': 'node_start'})}\n\n"
        # 捕获 LLM token 流
        if event["event"] == "on_chat_model_stream":
            chunk = event["data"]["chunk"]
            yield f"data: {json.dumps({'type': 'token', 'content': chunk.content})}\n\n"

三、核心模块技术实现

1. MaxKB 知识库搜索支持多个专业知识库并行检索，实现 Token 缓存、自动重连与相似度排序（向量相似度>0.6），API 调用流程为：login → get_token → request_with_token(retry_on_401) → parse_results，实训中可实操多库检索优化与接口封装。

2. 网页爬虫模块采用 Tavily 搜索 + curl_cffi 爬取 + trafilatura 清洗的技术方案，内置浏览器指纹伪装、域名白名单验证等反爬策略，工作流程清晰可复现，帮助学习者掌握合法合规的网页数据采集技术。

3. 查询改写与相关性评估

   • 查询改写：提取最近 5 轮对话，通过轻量级模型 qwen-flash 解决指代歧义（如'它多少钱？'→'唯众 AI 实训室多少钱？'）；
   • 相关性评估：简化 Prompt 设计，仅输出布尔值判断结果，减少 60% Token 消耗，提升执行效率，实训中可学习 Prompt 工程优化技巧。

4. 条件路由与关键逻辑核心路由决策代码直观展示智能体的动态判断逻辑，便于学习者理解状态驱动的流程控制：

def should_crawl_after_evaluation(state: AgentState) -> str:
    if state.get("is_relevant"):
        return "generate_answer"  # 相关 → 直接生成
    else:
        return "crawl_website"     # 不相关 → 爬取网站

平台内置专业知识库，搭配 Ollama 本地 LLM 服务与 OpenAI API 双模型架构，让学习者在实训中体验'主模型处理核心任务 + 轻量模型提速辅助'的企业级优化策略，理解智能体高效运行的底层逻辑。

全流程实训体系，从入门到精通无缝衔接

针对教学场景设计的阶梯式实训路径，让不同基础的学习者都能快速上手：

• 基础层：熟悉智能体核心模块运作，包括查询改写的指代消解技术、对话历史持久化的 Thread ID 机制、SSE 流式输出的实时交互原理，掌握 AgentState 状态管理的核心字段设计；
• 进阶层：实操知识库检索优化、网页爬虫反爬策略、相关性评估 Prompt 工程，学习并行检索、Token 缓存等性能优化技巧，理解'知识库优先，爬虫兜底'的智能路由决策逻辑；
• 高阶层：开展完整智能体项目开发，从工作流编排、API 接口封装到 Docker 容器化部署，全程复刻企业项目流程，培养全链路开发能力。

平台搭载 PostgreSQL 对话历史存储机制，支持会话级记忆功能与断线重连，学习者可实时查看智能体执行进度，直观感受每一个 Token 的生成过程，深入理解 LangGraph 状态机的运行机制。

轻量化操作体验，降低实训门槛

考虑到教学场景需求，平台在保留企业级功能的同时，实现了极致的轻量化操作：通过.env 环境变量快速配置核心参数（OLLAMA_API_URL、MODEL_NAME、OPENAI_API_KEY 等），一行 bash 命令（python run.py）即可启动服务，默认运行在本地端口；可视化工作流设计让复杂的节点关系一目了然，无需复杂配置即可实现智能体逻辑调整；内置的错误处理与重试机制，降低实训过程中的操作风险。

无论是课堂教学、课程设计，还是毕业设计、技能竞赛，该智能体实训平台都能提供适配的场景方案。学习者在完成实训后，不仅能掌握 AIGC 智能体开发的核心技术，更能收获贴合企业需求的项目经验，提升求职竞争力。

赋能教育创新，衔接产业需求

智能体实训平台，打破了高校教学与企业应用之间的壁垒。通过将工业级智能知识检索系统的完整技术实现文档转化为可教学、可实操的实训资源，既为高校提供了贴合市场需求的 AIGC 教学解决方案，也为企业输送了具备实战能力的智能体开发人才。

让我们告别'纸上谈兵'的 AIGC 教学，让每一位学习者都能在真实的技术场景中锤炼本领，成为新时代 AIGC 智能体开发的核心力量！