一个网站没有备案怎样推广一个网站

一个网站没有备案,怎样推广一个网站,全国文明城市创建知识问答,沈阳自助模板建站在 LangChain 或 LangGraph 生态下做开发的同学#xff0c;大概率都踩过这些坑#xff1a;切换不同厂商的大模型要改一堆适配代码、工具调用时参数解析繁琐、多智能体协作逻辑混乱、状态图组合调试困难……这些重复且低效的工作#xff0c;往往占据了我们大量开发时间。 最…在 LangChain 或 LangGraph 生态下做开发的同学大概率都踩过这些坑切换不同厂商的大模型要改一堆适配代码、工具调用时参数解析繁琐、多智能体协作逻辑混乱、状态图组合调试困难……这些重复且低效的工作往往占据了我们大量开发时间。最近发现了一个专门解决这些痛点的工具包——langchain-dev-utils它是基于 LangChain 生态封装的开发工具集能直接复用成熟的解决方案大幅提升开发效率。今天就结合实际代码和使用场景和大家详细聊聊这个工具包的用法和价值。一、先搞懂langchain-dev-utils 核心定位langchain-dev-utils 不是替代 LangChain而是对其核心功能的补充和增强。它的核心目标是降低 LangChain/LangGraph 开发的门槛减少重复编码让开发者更专注于业务逻辑而非基础组件适配。从仓库代码和官方文档能看出它的核心优势集中在这几个方向统一模型管理用简单字符串就能切换不同厂商模型支持自定义模型提供商简化工具调用内置参数解析、调用检测、人工审核流程高效智能体开发封装常见智能体模板支持中间件扩展灵活状态图组合支持多 StateGraph 串行/并行组合简化复杂工作流适合的人群正在用 LangChain/LangGraph 开发大模型应用、智能体、工作流的开发者无论新手还是老手都能从中节省开发时间。二、快速上手5分钟跑通第一个示例先从最基础的安装和简单调用开始确保环境能正常运行。2.1 环境准备与安装工具包支持 pip、poetry、uv 三种安装方式分基础版和完整功能版完整版包含额外依赖比如状态图、多智能体相关组件。建议直接装完整版避免后续缺依赖# pip 安装完整版pipinstall-Ulangchain-dev-utils[standard]# 如果你用 uv更快的包管理器uvaddlangchain-dev-utils[standard]验证安装成功打开 Python 终端输入import langchain_dev_utils无报错即可。2.2 第一个示例快速调用自定义模型很多时候我们需要用本地部署的模型比如通过 vllm 部署的通义千问传统方式要写一堆适配代码用 langchain-dev-utils 只需3步注册模型提供商 → 加载模型 → 调用。fromlangchain_dev_utils.chat_modelsimportregister_model_provider,load_chat_model# 1. 注册模型提供商这里以本地 vllm 部署的 openai 兼容接口为例# 参数说明provider_name自定义名称、adapter_type适配类型、base_url本地服务地址register_model_provider(provider_namelocal-vllm,adapter_typeopenai-compatible,base_urlhttp://localhost:8000/v1# 你的 vllm 服务地址)modelload_chat_model(local-vllm:qwen3-4b)responsemodel.invoke(用一句话介绍 LangChain 的核心价值)print(response.content)这里要注意本地必须先启动 vllm 服务比如python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model qwen3-4b否则会连接失败。如果没有本地模型也可以直接用 OpenAI 官方模型modelload_chat_model(openai:gpt-3.5-turbo)responsemodel.invoke(介绍下 langchain-dev-utils)print(response.content)三、核心功能拆解解决实际开发痛点这部分是重点结合实际开发场景聊聊工具包最实用的几个功能模块。3.1 统一模型管理告别多模型适配烦恼实际开发中我们经常需要在不同模型间切换比如开发用本地模型上线用云端模型或者对比不同厂商模型的效果。传统方式要为每个模型写单独的适配代码而 langchain-dev-utils 用“提供商注册字符串指定模型”的方式完美解决了这个问题。除了前面的本地 vllm 示例再补充两个常见场景场景1切换到 Claude 模型importosfromlangchain_dev_utils.chat_modelsimportload_chat_model os.environ[ANTHROPIC_API_KEY]你的 API Key# 直接加载 Claude 模型无需额外注册工具包已内置常见提供商modelload_chat_model(anthropic:claude-3-sonnet-20240620)responsemodel.invoke(解释下什么是智能体的思维链)print(response.content)场景2自定义模型参数加载模型时可以传入温度、最大 tokens 等参数和原生 LangChain 兼容modelload_chat_model(openai:gpt-4o,temperature0.3,max_tokens500)responsemodel.invoke(写一个简单的 LangChain 工具调用示例,temperature0.5)print(response.content)3.2 工具调用简化参数解析与审核流程工具调用是智能体开发的核心但原生 LangChain 的工具调用需要手动处理参数解析、格式校验还缺少人工审核的入口。langchain-dev-utils 封装了这些逻辑让工具调用更简洁。以“获取天气”工具为例完整流程如下fromlangchain.toolsimporttoolfromlangchain_core.messagesimportHumanMessagefromlangchain_dev_utils.agentsimportcreate_agentfromlangchain_dev_utils.chat_modelsimportload_chat_modeltooldefget_current_weather(location:str,unit:strcelsius)-str:returnf{location}当前天气25℃晴朗微风。单位{unit}modelload_chat_model(openai:gpt-3.5-turbo)agentcreate_agent(modelmodel,tools[get_current_weather],human_reviewTrue# 开启人工审核工具调用前会询问用户)responseagent.invoke({messages:[HumanMessage(content北京今天的天气怎么样用摄氏度)]})print(response[messages][-1].content)这里的核心优势开启human_reviewTrue后智能体在调用工具前会先询问用户避免误调用同时工具的参数解析由工具包自动处理无需手动写格式校验逻辑。如果是复杂工具多参数、必填项这个功能能节省大量时间。3.3 状态图组合简化复杂工作流开发LangGraph 的状态图是构建复杂工作流的核心但多个状态图组合比如串行执行多个任务、并行处理多个子任务时原生写法比较繁琐。langchain-dev-utils 提供了compose_graphs函数能快速实现状态图的串行/并行组合。以“串行执行两个任务生成文案→审核文案”为例fromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_dev_utils.state_graphsimportcreate_simple_graph,compose_graphsfromlangchain_dev_utils.chat_modelsimportload_chat_model modelload_chat_model(openai:gpt-3.5-turbo)generate_promptChatPromptTemplate.from_messages([(system,你是产品文案专员根据产品名称生成一句宣传文案),(human,产品名称{product_name})])generate_chaingenerate_prompt|model generate_graphcreate_simple_graph(chaingenerate_chain,input_keys[product_name],output_keys[copywriting])review_promptChatPromptTemplate.from_messages([(system,你是文案审核员判断文案是否符合要求1. 简洁有力 2. 突出产品核心价值。输出审核结果和修改建议),(human,文案{copywriting})])review_chainreview_prompt|model review_graphcreate_simple_graph(chainreview_chain,input_keys[copywriting],output_keys[review_result])composed_graphcompose_graphs(graphs[generate_graph,review_graph],modesequential# 串行模式按列表顺序执行)resultcomposed_graph.invoke({product_name:智能保温杯})print(生成的文案,result[copywriting].content)print(审核结果,result[review_result].content)输出生成的文案 智能控温长效锁温一杯温暖伴你同行——智能保温杯 审核结果 审核通过。该文案简洁有力突出了“智能控温”“长效锁温”的核心价值符合要求。无需修改。如果需要并行执行多个任务只需把mode改为parallel工具包会自动并行处理多个状态图最后汇总结果。这个功能对于构建复杂的工作流比如多步骤数据处理、多任务并行执行非常实用。3.4 格式化序列统一消息格式降低协作成本在多智能体协作或多轮对话场景中不同模块输出的消息格式不统一是常见问题比如有的返回纯文本有的带结构化数据后续处理需反复适配。langchain-dev-utils 提供的FormatSequence能统一消息输出格式大幅降低模块间协作成本。核心作用定义标准化的消息模板自动将模型输出或工具返回结果格式化为指定结构支持文本、JSON 等多种格式。以下是对接多智能体消息交互的示例from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage from langchain_dev_utils.formatting import FormatSequence from langchain_dev_utils.chat_models import load_chat_model format_template {agent_name} 响应 - 处理状态{status} - 核心结果{content} - 附加信息{extra} # 创建格式化序列 formatter FormatSequence(templateformat_template) model load_chat_model(openai:gpt-3.5-turbo) formatted_chain model | formatter response formatted_chain.invoke([ SystemMessage(content你是客服智能体负责解答用户订单咨询输出状态为成功/失败附加信息填写处理耗时), HumanMessage(content我的订单号123456请问发货了吗) ]) print(response.format( agent_name客服智能体, status成功, content订单123456已于2025-08-01 10:30发货快递公司顺丰运单号SF78901234567, extra处理耗时2.3秒 ))输出客服智能体 响应 - 处理状态成功 - 核心结果订单123456已于2025-08-01 10:30发货快递公司顺丰运单号SF78901234567 - 附加信息处理耗时2.3秒实际应用中可根据业务需求定义 JSON 格式模板方便后续模块解析只需将 template 改为 JSON 字符串格式后续通过json.loads()即可快速提取字段。3.5 消息处理简化思维链与流式处理消息处理是 LangChain 开发的基础环节包括思维链CoT拼接、流式响应处理、消息历史管理等。原生 LangChain 实现这些功能需编写较多冗余代码langchain-dev-utils 封装了MessageChain和StreamHandler等工具简化开发流程。场景1思维链拼接引导模型逐步推理from langchain_core.messages import HumanMessage from langchain_dev_utils.messages import MessageChain from langchain_dev_utils.chat_models import load_chat_model cot_steps [ 先明确用户问题核心需求, 分析需要调用的工具或知识, 逐步推导得出结论, 用简洁语言整理回答 ] message_chain MessageChain(cot_stepscot_steps) messages message_chain.build_messages(HumanMessage(content如何用 LangChain 实现多智能体协作)) model load_chat_model(openai:gpt-4o) response model.invoke(messages) print(response.content)场景2流式处理实时返回响应结果from langchain_core.messages import HumanMessage from langchain_dev_utils.messages import StreamHandler from langchain_dev_utils.chat_models import load_chat_model model load_chat_model(openai:gpt-3.5-turbo, streamingTrue) class CustomStreamHandler(StreamHandler): def on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs) - None: # 实时打印模型输出的每个token模拟前端流式展示 print(token, end, flushTrue) stream_handler CustomStreamHandler() response model.invoke( HumanMessage(content详细介绍下 LangChain 的核心组件), config{callbacks: [stream_handler]} )核心优势MessageChain无需手动拼接思维链提示词直接通过列表定义步骤即可StreamHandler封装了流式处理的核心逻辑只需继承重写on_llm_new_token方法即可实现自定义流式输出如前端渲染、日志记录等。四、进阶实践深度掌握核心能力多智能体中间件状态图人工审核进阶实践部分将聚焦四个核心能力的深度应用多智能体架构的完整构建含子智能体通信、中间件的自定义与集成、复杂状态图编排含条件分支/循环、工具调用人工审核的精细化配置。这些能力是构建企业级 LangChain 应用的关键结合官方 demo 代码展开讲解。4.1 多智能体构建完整架构与子智能体通信前文介绍了监督者-多智能体的基础架构实际开发中还需解决子智能体间的通信、任务结果传递、异常处理等问题。langchain-dev-utils 提供AgentCommunicator工具实现子智能体通信以下是完整的“市场分析-方案生成-风险评估”多智能体架构示例from langchain_core.messages import HumanMessage from langchain_dev_utils.agents import create_agent, create_supervisor_agent, AgentCommunicator from langchain_dev_utils.chat_models import load_chat_model from langchain.tools import tool model load_chat_model(openai:gpt-4o) tool def collect_market_data(industry: str) - str: return f{industry} 市场数据规模 1200 亿元增长率 18%核心玩家甲、乙、丙企业 tool def generate_strategy(data: str) - str: return f基于数据的商业策略1. 聚焦细分领域2. 与核心玩家合作3. 投入研发创新\n数据来源{data} tool def assess_risk(strategy: str) - str: return f策略风险评估\n市场风险低行业增长稳定\n技术风险中需投入研发资源\n建议分阶段推进策略落地 comm AgentCommunicator() # 通信器用于存储和获取子智能体输出结果 # 数据收集智能体 data_agent create_agent( modelmodel, tools[collect_market_data], name数据收集智能体, description收集行业市场数据将结果存入通信器, communicatorcomm # 绑定通信器 ) strategy_agent create_agent( modelmodel, tools[generate_strategy], name策略生成智能体, description从通信器获取市场数据生成商业策略并存入通信器, communicatorcomm ) risk_agent create_agent( modelmodel, tools[assess_risk], name风险评估智能体, description从通信器获取商业策略评估风险并生成最终报告, communicatorcomm ) supervisor_agent create_supervisor_agent( modelmodel, sub_agents[data_agent, strategy_agent, risk_agent], description协调流程1. 数据收集智能体收集新能源汽车行业数据2. 策略生成智能体基于数据生成策略3. 风险评估智能体评估风险4. 汇总结果生成最终报告, communicatorcomm ) response supervisor_agent.invoke({ messages: [HumanMessage(content为新能源汽车行业制定商业策略并评估风险)] }) print(response[messages][-1].content)关键说明AgentCommunicator提供了set_data()和get_data()方法内部自动封装子智能体可通过它共享数据无需手动传递参数监督者智能体通过 description 定义执行顺序无需编写复杂的调度逻辑。4.2 中间件扩展智能体功能实现通用逻辑复用中间件是多智能体开发中实现通用功能复用的核心如日志记录、权限校验、结果缓存等。langchain-dev-utils 支持通过register_middleware注册中间件作用于智能体的调用前、调用中、调用后全生命周期。以下是两个常用中间件示例示例1日志记录中间件记录智能体调用信息from langchain_core.messages import HumanMessage from langchain_dev_utils.agents import create_agent, register_middleware from langchain_dev_utils.chat_models import load_chat_model from langchain.tools import tool import time def log_middleware(agent_name, func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time time.time() print(f[{time.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)}] 调用智能体{agent_name}) print(f输入参数{kwargs.get(input, {})}) result func(*args, **kwargs) end_time time.time() print(f[{time.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)}] 智能体 {agent_name} 调用完成耗时{end_time - start_time:.2f}s) print(f输出结果{result}) return result return wrapper tool def get_user_info(user_id: str) - str: return f用户ID{user_id}姓名张三手机号138****1234 model load_chat_model(openai:gpt-3.5-turbo) agent create_agent(modelmodel, tools[get_user_info], name用户信息查询智能体) register_middleware(agent, log_middleware) response agent.invoke({ messages: [HumanMessage(content查询用户ID 67890的信息)] })示例2权限校验中间件限制智能体调用范围from langchain_core.messages import HumanMessage from langchain_dev_utils.agents import create_agent, register_middleware from langchain_dev_utils.chat_models import load_chat_model from langchain.tools import tool def auth_middleware(agent_name, func): def wrapper(*args, **kwargs): input_data kwargs.get(input, {}) messages input_data.get(messages, []) user_query next(msg.content for msg in messages if isinstance(msg, HumanMessage)) if 678 not in user_query: return {messages: [HumanMessage(content权限不足仅允许查询ID以678开头的用户信息)]} return func(*args, **kwargs) return wrapper agent create_agent(modelmodel, tools[get_user_info], name用户信息查询智能体) # 注册权限中间件 register_middleware(agent, auth_middleware) # 有权限查询 response1 agent.invoke({messages: [HumanMessage(content查询用户ID 678123的信息)]}) print(response1[messages][-1].content) # 无权限查询 response2 agent.invoke({messages: [HumanMessage(content查询用户ID 12345的信息)]}) print(response2[messages][-1].content)核心优势中间件可独立开发、灵活注册支持多个中间件叠加使用如同时启用日志和权限校验实现通用逻辑的复用减少重复编码。4.3 状态图编排复杂工作流条件分支循环实现前文介绍了状态图的基础串行/并行组合实际业务场景中常需复杂逻辑如根据任务结果判断分支、循环执行任务直到满足条件。langchain-dev-utils 基于 LangGraph 封装了add_conditional_branch和add_loop方法简化复杂状态图编排。以下是“文案生成-审核-优化”闭环工作流示例含条件分支审核通过则结束未通过则循环优化from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_dev_utils.state_graphs import create_simple_graph, compose_graphs, add_conditional_branch, add_loop from langchain_dev_utils.chat_models import load_chat_model model load_chat_model(openai:gpt-3.5-turbo) generate_prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, 你是产品文案专员为{product_name}生成一句宣传文案突出产品卖点), (human, 产品卖点{selling_point}) ]) generate_chain generate_prompt | model generate_graph create_simple_graph( chaingenerate_chain, input_keys[product_name, selling_point], output_keys[copywriting] ) review_prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, 你是文案审核员审核文案是否符合要求1. 突出卖点2. 简洁有力不超过20字。返回格式审核结果xxx修改建议xxx), (human, 文案{copywriting}) ]) review_chain review_prompt | model review_graph create_simple_graph( chainreview_chain, input_keys[copywriting], output_keys[review_result] ) optimize_prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, 根据审核建议优化文案保持简洁有力突出卖点), (human, 原文案{copywriting}审核建议{review_suggestion}) ]) optimize_chain optimize_prompt | model optimize_graph create_simple_graph( chainoptimize_chain, input_keys[copywriting, review_suggestion], output_keys[optimized_copywriting] ) def conditional_logic(state): review_result state[review_result].content if 审核结果通过 in review_result: return end # 审核通过结束流程 else: # 提取修改建议传入优化链 review_suggestion review_result.split(修改建议)[1] return optimize, {review_suggestion: review_suggestion} # 未通过进入优化流程 def loop_condition(state, loop_count): return loop_count 2 # 优化2次后无论结果如何都结束 # 编排复杂状态图 # 1) 组合生成-审核流程 base_graph compose_graphs([generate_graph, review_graph], modesequential) # 2) 添加条件分支审核后分通过/优化 branch_graph add_conditional_branch(base_graph, conditional_logic, end_nodeend, optimize_nodeoptimize_graph) # 3) 添加循环优化后重新进入审核最多2次 final_graph add_loop(branch_graph, loop_nodeoptimize, back_to_nodereview_graph, loop_conditionloop_condition) result final_graph.invoke({ product_name: 无线蓝牙耳机, selling_point: 超长续航24小时、降噪 }) print(最终文案, result.get(copywriting, result.get(optimized_copywriting)).content) print(最终审核结果, result[review_result].content)关键说明通过add_conditional_branch实现根据审核结果的分支跳转通过add_loop实现“优化-审核”的循环逻辑并设置循环次数限制避免无限循环整个流程无需手动编写 LangGraph 的节点和边逻辑大幅降低复杂工作流的开发难度。4.4 工具调用人工审核精细化配置与流程定制前文在工具调用基础示例中提及人工审核功能进阶场景中需实现更精细化的配置如指定需要审核的工具、自定义审核提示、审核结果持久化等。langchain-dev-utils 支持通过HumanReviewConfig定制审核流程以下是完整示例from langchain_core.messages import HumanMessage from langchain_dev_utils.agents import create_agent, HumanReviewConfig from langchain_dev_utils.chat_models import load_chat_model from langchain.tools import tool import json tool def get_current_weather(location: str) - str: return f{location} 天气26℃多云 tool def send_notification(phone: str, content: str) - str: return f通知已发送至 {phone}内容{content} review_config HumanReviewConfig( reviewed_tools[send_notification], # 仅对该工具启用审核 review_prompt即将向手机号 {phone} 发送通知内容{content}。是否允许发送输入 是/否, persist_review_recordTrue, # 持久化审核记录 review_record_pathreview_records.json # 审核记录保存路径 ) model load_chat_model(openai:gpt-3.5-turbo) agent create_agent( modelmodel, tools[get_current_weather, send_notification], human_reviewTrue, human_review_configreview_config ) print( 调用天气查询工具无需审核) response1 agent.invoke({ messages: [HumanMessage(content查询上海今天的天气)] }) print(response1[messages][-1].content) print(\n 调用发送通知工具需审核) response2 agent.invoke({ messages: [HumanMessage(content向手机号 138****5678 发送通知您的订单已发货)] }) print(response2[messages][-1].content)运行说明调用天气查询工具时智能体直接执行并返回结果调用发送通知工具时会输出自定义的审核提示等待用户输入“是/否”输入“是”则执行发送逻辑输入“否”则终止执行并将审核记录时间、工具名称、参数、审核结果保存到review_records.json文件中便于后续追溯。实际开发中多智能体协作是常见场景比如一个监督者智能体协调多个执行智能体。langchain-dev-utils 提供了create_supervisor_agent函数能快速搭建监督者-多智能体架构。以“市场分析任务”为例监督者智能体协调“数据收集智能体”和“报告生成智能体”完成任务fromlangchain_core.messagesimportHumanMessagefromlangchain_dev_utils.agentsimportcreate_agent,create_supervisor_agentfromlangchain_dev_utils.chat_modelsimportload_chat_model modelload_chat_model(openai:gpt-4o)tooldefcollect_market_data(industry:str)-str:# 实际开发中对接数据接口这里用模拟数据returnf{industry}最新市场数据市场规模 1000 亿元年增长率 15%主要玩家A公司、B公司、C公司data_agentcreate_agent(modelmodel,tools[collect_market_data],name数据收集智能体,description负责收集指定行业的市场数据)tooldefgenerate_report(data:str)-str:根据市场数据生成结构化分析报告包含核心结论和建议returnf市场分析报告\n1. 数据概览{data}\n2. 核心结论行业处于快速增长期\n3. 建议重点关注头部企业动态report_agentcreate_agent(modelmodel,tools[generate_report],name报告生成智能体,description负责根据市场数据生成分析报告)supervisor_agentcreate_supervisor_agent(modelmodel,sub_agents[data_agent,report_agent],description协调子智能体完成市场分析任务先让数据收集智能体收集数据再让报告生成智能体生成报告)responsesupervisor_agent.invoke({messages:[HumanMessage(content分析一下新能源汽车行业的市场情况)]})print(response[messages][-1].content)这个架构的优势监督者智能体自动分配任务、协调子智能体的执行顺序无需手动写任务调度逻辑。如果需要扩展功能只需新增子智能体无需修改监督者的核心逻辑扩展性极强。目前这个项目还处于初期可以持续关注Github地址