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完整的 GraphQL 脚本代码输出返回更新状态编辑变量editVariables功能编辑/更新 GraphQL 请求变量mock 参数输入variables(string) - 完整的 variables JSON 字符串输出返回更新状态执行脚本executeScript空方法用于引导模型择机执行 GraphQL 脚本实际的实现在前端宿主页面上。验证结果validateResult功能验证 GraphQL 脚本的执行结果输入prompt(string) - 验证要求描述currentScript(string, optional) - 当前脚本currentVariables(string, optional) - 当前变量执行结果通过闭包注入不在参数中传递输出返回结构化验证结果passed、summary、problems、suggestions、needMoreContext、contextQueries 等工具调用链路注册注册到 Agent 中后常规的工具调用链路如下服务端内部的工具调用比较好理解但服务端的工具调用是怎么触发前端 UI 侧的工具调用呢比如 Agent 在调用【执行脚本】的方法时本质上还需要前端页面响应点击执行按钮后然后把执行结果回传给 AgentAgent再继续处理。聪明的你肯定想到了前后端用全双工通信维护一个长连接服务端调用 runScript 时实际上什么也不做就等待前台页面执行完工具后将结果传回服务端服务端再继续后续的状态流转链路。是的确实如此很多带 GUI 的工具也确实是这么处理的在 LangGraph 中称之为中断也就是人们常说的 HITLhuman in the loop遗憾的是Faas 的设计之初是不支持长连接的def 上函数能设置的最长保活时间是 300s默认 50s。所以我们肯定得曲线救国了 允许我先卖个关子 上下文管理其实有了上面能力建设现在已经有了一个可以帮助用户编写脚本执行验证的智能体了但是面临两个非常现实的问题模型本身不支持连续对话会话需要自己做持久化管理尽管在前期做了大量节约上下文窗口的优化工作但真正要处理一个复杂脚本的时候模型上下文窗口会快速膨胀导致模型注意力变得稀疏出现幻觉准确率下降用户体验下降。一轮简单的对话只要包含工具调用就会耗掉 1/4 5w的 token。因为在默认的设计中每个节点的返回消息都是默认拼接到 LLM 消息列表中的。连续对话先来处理简单的连续对话实现非常简单。也可以参考 LangGraph checkpoint [5]的设计可以从任意节点重新开始。BFF Agent 暂时没用到这个能力。在用户开始一次新对话时创建一个 sessionId用来记录存储消息列表在消息列表每次发生变化的时候持久化存储起来这里我用的 tair用户有新输入时直接 sessionId 记录的历史消息列表做拼接合并发给大模型就可以实现连续对话了。UI 工具是如何调用的在支持连续对话的基础上就有了一个非常巧妙的设计Agent 的接口设置为 SSE 的方式服务端在收到请求后流式向前端推送分片消息同时将每轮消息持久化存储起来。SSE 的方式只支持服务端单向给客户端推送消息当调用到需要前台 UI 响应的工具时在把工具调用信息输出给前端后直接退出 LangGraph 的状态流转结束此次请求。是的直接结束。前端特殊处理该类工具调用后含 diff 脚本接受或拒绝 Agent 的修改执行脚本等增加一条隐藏消息如【脚本执行成功结果是xxx请继续处理】重新调用 Agent 的流式接口接口内部取出之前持久化的消息内容拼接上隐藏消息从头开始初始化 AgentGraph 的调用。用户在前台看到的实际上发送给模型的至此就实现一个可以自己执行、验证、修复、再执行的智能体。对应的会话中断恢复也就不难处理了因为在服务端完整缓存了会话内容中断后只需要发送新消息接口内部就自动拼接上之前的会话重新走进 Agent 的状态流转。会话压缩解决了连续对话的问题上下文超长的问题怎么办呢现在答案是压缩只保留摘要信息。不知道以后模型是否可以自行处理压缩工具响应结果既然调用外部工具如此废 token那么如果先将工具的调用结果缓存起来再用一个工具函数去精准检索内容并只把检索后的内容放到消息列表中就能极大的缓解问题了。于是我在 Agent 内部增加了工具结果缓存 检索详情的 tool summaryToolResult)在工具调用结束后增加如下机制当然summaryToolResult 的任务非常明确普通的模型也有不错的据实回答问题的能力所以这里选择更轻量的 Qwen 模型做检索召回还能省不少钱为了尽可能让 summaryToolResult 在回答时结构化且保留原始信息我对工具的提示词作了优化使用 xml 格式响应。是的还是 anthropic 优化提示词的那一招。?xml version1.0 encodingUTF-8?这样 qwen 模型也能高质量输出结构化的信息工具输出示例包含具体字段的名称、描述、类型、出入参数等field对工具响应做优化后同样一个问题主 Agent 的上下文窗口占用只需要花不到原来 1/10 的 token 就能解决问题了。从 5w 下降到 4k上下文压缩但即便是对工具响应进行了压缩也还是会有窗口超限的问题为什么 cursor 、cc 等产品好像从来没给用户暴露过这类问题呢GitHub 上有个 cc 的逆向工程秘密就藏在上下文自动压缩的机制里 Claude-Code-Reverse[6]。比较靠谱的说法是有两个触发自动压缩的时机上下文窗口即将超限。据传 cc 是窗口超过 82% 时触发自动压缩新对话与历史对话毫无关联。因为当前场景Agent 的负担还算比较轻所以我只选择了第一种压缩机制就足够用了。因为上下文压缩实际上是有损的一旦触发压缩Agent 就似乎忘记了之前的任务所以 CC 在压缩的时候非常的谨慎所以 BFF Agent 也直接复用了这份提示词做压缩。在这个基础之上为了使用户近期的对话被完整保留避免一旦压缩节点就瞬间遗忘的现象压缩时我默认会完整保留自用户近 3 轮开始对话后的消息列表。最终的线上配置为{消息压缩图示到这里基础的优化工作就基本结束了后续更多的优化工作就需要采集用户的 bad case 再不断优化提示词/工具/知识库。文章有点长对熟练的同学来说有很多废话但还是希望能帮助到大家普通人如何抓住AI大模型的风口为什么要学习大模型在DeepSeek大模型热潮带动下“人工智能”赋能各产业升级提速。随着人工智能技术加速渗透产业AI人才争夺战正进入白热化阶段。如今近**60%的高科技企业已将AI人才纳入核心招聘目标**其创新驱动发展的特性决定了对AI人才的刚性需求远超金融40.1%和专业服务业26.7%。餐饮/酒店/旅游业核心岗位以人工服务为主多数企业更倾向于维持现有服务模式对AI人才吸纳能力相对有限。这些数字背后是产业对AI能力的迫切渴求互联网企业用大模型优化推荐算法制造业靠AI提升生产效率医疗行业借助大模型辅助诊断……而餐饮、酒店等以人工服务为核心的领域因业务特性更依赖线下体验对AI人才的吸纳能力相对有限。显然AI技能已成为职场“加分项”乃至“必需品”越早掌握越能占据职业竞争的主动权随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议如果你真的想学习大模型请不要去网上找那些零零碎碎的教程真的很难学懂你可以根据我这个学习路线和系统资料制定一套学习计划只要你肯花时间沉下心去学习它们一定能帮到你大模型全套学习资料领取这里我整理了一份AI大模型入门到进阶全套学习包包含学习路线实战案例视频书籍PDF面试题DeepSeek部署包和技巧需要的小伙伴文在下方免费领取哦真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可部分资料展示一、 AI大模型学习路线图这份路线图以“阶段性目标重点突破方向”为核心从基础认知AI大模型核心概念到技能进阶模型应用开发再到实战落地行业解决方案每一步都标注了学习周期和核心资源帮你清晰规划成长路径。二、 全套AI大模型应用开发视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。三、 大模型学习书籍文档收录《从零做大模型》《动手做AI Agent》等经典著作搭配阿里云、腾讯云官方技术白皮书帮你夯实理论基础。四、大模型大厂面试真题整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度每道题都配有详细解析和答题思路帮你针对性提升面试竞争力。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】