【2025最新版】AI大模型之Langchain+LangGraph+MCP+Coze智能体开发实战！

马士兵教育

987人浏览 · 2025-06-15 13:57:02

马士兵教育 · 2025-06-15 13:57:02 发布

02Qwen3大模型私有化部署(一)_哔哩哔哩_bilibili

03Qwen3大模型私有化部署(二)_哔哩哔哩_bilibili

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40.LCEL语法案例(十)_哔哩哔哩_bilibili

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Langchain与LangGraph基础架构

Langchain框架提供模块化组件支持大模型应用开发，包含模型抽象、记忆管理、工具调用等功能模块。LangGraph作为其扩展，允许开发者通过有向无环图定义复杂工作流，典型应用场景包括多步骤推理和决策流程编排。

核心组件示例代码：

from langchain_core.language_models import BaseLLM
from langgraph.graph import StateGraph

workflow = StateGraph(llm=BaseLLM())
workflow.add_node("analysis", analyze_input)
workflow.add_edge("analysis", "response")

MCP（Multi-Chain Process）实现模式

MCP模式通过多链协同解决复杂任务，主要涉及三种实现方式：

并行链处理：同时执行多个子任务链
串行链传递：前序链输出作为后序链输入
混合拓扑结构：结合并行与串行优势

任务分解示例：

research_chain = create_research_chain()
write_chain = create_write_chain()
review_chain = create_review_chain()

mcp_workflow = ResearchWriteReviewPipeline(
    research=research_chain,
    writing=write_chain,
    review=review_chain
)

Coze智能体开发要点

Coze平台智能体开发需关注三个关键维度：

意图识别模块：采用NLU引擎处理用户query
知识库构建：支持动态加载企业私有数据
多模态输出：整合文本、图像、卡片等响应形式

对话管理实现示例：

class CozeAgent:
    def __init__(self):
        self.dialogue_state = DialogueStateMachine()
        self.knowledge_graph = KnowledgeConnector()
        
    def respond(self, query):
        intent = self.nlu.parse(query)
        context = self.dialogue_state.update(intent)
        return self.action_selector(intent, context)

生产环境优化策略

性能优化需考虑四个方面：

缓存机制：对频繁查询结果进行内存缓存
流量控制：实现请求速率限制和熔断机制
监控体系：建立prometheus指标监控
异步处理：使用celery处理耗时任务

部署架构示例：

services:
  llm_gateway:
    image: langchain-api
    env:
      MODEL_SERVER: "http://gpu-cluster"
  task_worker:
    image: celery-worker
    depends_on: [redis]

前沿技术整合方案

最新技术栈整合路径：

检索增强生成（RAG）：结合向量数据库实现知识检索
函数调用优化：使用OpenAI Function Calling规范
多智能体协作：采用AutoGen框架设计agent群组

RAG实现示例：

retriever = VectorDBRetriever(embedding_model=text2vec)
generator = LLMChain(llm=gpt4)

def rag_pipeline(query):
    context = retriever.search(query)
    return generator.run(question=query, context=context)