web智能体
案例介绍
安全双栈与动态Schema：Tier1正则+Tier2 LLM两层合规检查，输出守卫防泄露；从INFORMATION_SCHEMA实时加载表结构，白名单注入Intent Prompt，消除硬编码与语义偏差。
2. 运行性能调优
并行化与LLM调用降本：合规Tier2与意图理解通过asyncio.gather并行执行，节省5~8s；分析节点按need_query动态决定是否二次调用LLM，总体调用从10次降至5~9次。
记忆裁剪与缓存：MySQL持久化对话历史，trim_messages按token预算裁剪（默认1000），Schema缓存避免重复查询。
3. 用户体验效果调
流式交互与可观测性：基于astream_events实现SSE流式输出，实时推送节点完成、LLM思考过程及最终结果；全链路耗时日志（perf_counter）便于瓶颈定位。
意图渐进匹配：同义词→语义词典→LLM三级优先级，结构化槽位（时间/车牌）规则优先提取，兼顾响应速度与语义理解精度。
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案例介绍
有状态工作流编排：基于LangGraph设计五节点状态图（合规+意图并行→条件路由→数据查询/分析→输出守卫→历史保存)，自定义reducer实现状态增量传递（add_messages/merge_dict），确保流程可回溯、易扩展。
安全双栈与动态Schema：Tier1正则+Tier2 LLM两层合规检查，输出守卫防泄露；从INFORMATION_SCHEMA实时加载表结构，白名单注入Intent Prompt，消除硬编码与语义偏差。
2. 运行性能调优
并行化与LLM调用降本：合规Tier2与意图理解通过asyncio.gather并行执行，节省5~8s；分析节点按need_query动态决定是否二次调用LLM，总体调用从10次降至5~9次。
记忆裁剪与缓存：MySQL持久化对话历史，trim_messages按token预算裁剪（默认1000），Schema缓存避免重复查询。
3. 用户体验效果调
流式交互与可观测性：基于astream_events实现SSE流式输出，实时推送节点完成、LLM思考过程及最终结果；全链路耗时日志（perf_counter）便于瓶颈定位。
意图渐进匹配：同义词→语义词典→LLM三级优先级，结构化槽位（时间/车牌）规则优先提取，兼顾响应速度与语义理解精度。
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