【架构升级】LangGraph：用“图”的思维，重新定义多工具Agent的“智能编排”！

很多做 Agent 应用的朋友，都会遇到两个共性问题：

1. 工具调用不收敛：LLM 一路狂点工具，次数、并发、总耗时都不可控。
2. 运维不可观测：出了问题只能看一堆 log，完全没有「控制台」的感觉。

一、本次核心升级：工具编排护栏 + 预算管理

这次迭代的重点在于：给工具调用加「护栏」，避免 LLM 一直狂点 API、拖垮后端或把 AI 账单打爆。

1. ToolExecutionBudget & ToolBudgetManager

在 app/graph.py 中新增了两块核心结构（行号大约在 164–226）：

@dataclass(frozen=True)
class ToolExecutionBudget:
    max_tasks: int = 6
    max_parallel: int = 3
    total_latency: float = 12.0
    def as_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        return {
            "max_tasks": self.max_tasks,
            "max_parallel": self.max_parallel,
            "total_latency": self.total_latency,
        }
def _clamp_positive(value: int, *, floor: int = 1, ceil: Optional[int] = None) -> int:
    cap = ceil if ceil is not None else value
    return max(floor, min(cap, value))
class ToolBudgetManager:
    def __init__(self) -> None:
        self._lock = threading.Lock()
        self._settings = ToolExecutionBudget(
            max_tasks=_clamp_positive(int(os.getenv("TOOL_MAX_TASKS", "6")), floor=1),
            max_parallel=_clamp_positive(
                int(os.getenv("TOOL_MAX_PARALLEL", "3")), floor=1, ceil=MAX_PARALLEL_WORKERS
            ),
            total_latency=float(os.getenv("TOOL_MAX_LATENCY", "12")),
        )
    def get(self) -> ToolExecutionBudget:
        with self._lock:
            return replace(self._settings)
    def update(
        self,
        *,
        max_tasks: Optional[int] = None,
        max_parallel: Optional[int] = None,
        total_latency: Optional[float] = None,
    ) -> ToolExecutionBudget:
        with self._lock:
            settings = self._settings
            if max_tasks is not None:
                settings = replace(settings, max_tasks=_clamp_positive(max_tasks, floor=1))
            if max_parallel is not None:
                settings = replace(
                    settings,
                    max_parallel=_clamp_positive(
                        max_parallel, floor=1, ceil=MAX_PARALLEL_WORKERS
                    ),
                )
            if total_latency is not None:
                safe_latency = max(0.0, float(total_latency))
                settings = replace(settings, total_latency=safe_latency)
            self._settings = settings
            logger.info(
                "tool budget updated max_tasks=%s max_parallel=%s total_latency=%s",
                settings.max_tasks,
                settings.max_parallel,
                settings.total_latency,
            )
            return replace(self._settings)

• ToolExecutionBudget：定义了一个「本轮对话 / 当前会话」的预算。
• ToolBudgetManager：负责管理当前预算，提供 get()/update() 接口，供：

• tool_orchestrator 使用
• /config/tool-budget API 使用（后面讲）

2. tool_orchestrator：读取预算、裁剪任务、监控时延

原来的 tool_orchestrator 已经支持：

• 自动补刀 _infer_required_tools：根据计划 & 中间结果推断还需要哪些工具。
• 共用线程池：统一的 ThreadPoolExecutor，避免频繁创建线程。
• Fallback 逻辑：工具失败后给 LLM 一个「工具挂了」的可解释信号。

这次在此基础上，主要做了三件事：

1. 读取预算

   budget = tool_budget_manager.get()
   
   

2. 裁剪任务 & 分批并发执行

• 如果本轮计划生成了 30 个工具任务，而 max_tasks=20，就只取前 20 个。
• 执行时以 max_parallel 为上限分批次提交到线程池。

3. 累积时延 & 超限处理

• 在 log 里写入一条 tool_latency_budget_exhausted

• 给对话插入一条 ToolMessage，说明「因为预算限制，剩余工具被跳过」

• 后续工具任务统一 skip，不再提交线程池

• 每次工具执行完都记录耗时，累加到 total_latency_ms。

• 一旦超过预算，就：

这样做的好处是：LLM 能感知到「我已经被限流了」，下一轮规划时就会收敛一些，不再无限加工具。

3. Prometheus 指标：可观测的工具限流

配合上面的逻辑，在 app/graph.py / app/main.py 中增加了几个 Prometheus 计数器 / 直方图，例如：

• tool_throttle_events_total{reason="max_tasks"}
  —— 超过 max_tasks 时 +1
• tool_latency_seconds_total{tool="kb"}
  —— 分工具的累计耗时
• tool_latency_budget_exhausted_total
  —— 本轮对话第一次把预算打爆时 +1

app/main.py 新增的 /metrics 接口会把这些指标以文本格式暴露出来，Prometheus 抓取后就可以在 Grafana 里画图、告警。

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二、运行时配置与观测：/config/tool-budget + /metrics

有了预算体系，下一步就是：让它可以在生产环境动态调参。

1. Pydantic 模型 + /config/tool-budget API

在 app/main.py 新增：

class ToolBudgetConfig(BaseModel):
max_tasks: int
max_parallel: int
total_latency: float
class ToolBudgetUpdate(BaseModel):
max_tasks: Optional[int] = None
max_parallel: Optional[int] = None
total_latency: Optional[float] = None

并提供两个接口：

• GET /config/tool-budget

• 返回当前的预算配置（从 ToolBudgetManager 读）。

• PATCH /config/tool-budget

• 允许部分字段更新，操作时会写 log，类似：

  [tool-budget] update max_tasks: 20 → 50 by user=admin

这两个接口就是前端 Ops Console 的数据源。

2. /metrics：Prometheus 采集入口

在 app/main.py 加上：

from prometheus_client import CONTENT_TYPE_LATEST, generate_latest
@app.get("/metrics")
def metrics():
payload = generate_latest()
return Response(content=payload, media_type=CONTENT_TYPE_LATEST)

然后在 Prometheus 配置中新增：

scrape_configs:
- job_name: "langgraph-agent"
static_configs:
- targets: ["localhost:8000"]  # 根据部署环境调整
metrics_path: /metrics

到这里，工具编排的限流行为就有了「肉眼可见」的曲线：哪些工具最耗时、哪天 budget 被打爆了几次，一目了然。

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三、前端更新：浅色主题 + Ops 控制台

1. 浅色主题：更清爽的 UI

在 frontend/src/App.jsx 和 frontend/src/Chat.jsx 中，这次做了一次比较大的 UI 换肤：

• 全局改成 浅色主题：

• 顶栏用蓝色渐变 / 纯蓝背景。
• 内容区使用白色卡片 + 阴影。

• 聊天气泡：

• 用户消息、Agent 消息采用不同的浅色卡片、圆角、徽章色。
• Plan banner、工具结果面板、文档列表等统一改为浅色块，更易阅读。

• 表单 & 标签：

• 提问输入框采用「白底 + 淡灰边框」风格。
• Tag / Badge 用柔和的蓝绿点缀，用来标记「RAG 命中」「工具执行」「预算触发」等状态。

2. Ops Console Tab：可视化调参入口

在主界面的 Tabs 中新增了一个 "Ops Console" 页签，大致功能：

1. 读取预算配置

   通过 GET /config/tool-budget 获取当前max_tasks、max_parallel、total_latency_ms在表单中展示。

2. 在线更新预算

   用户修改表单值后，点击「保存」，前端调用：PATCH /config/tool-budget提交更新，更新成功后，前端给出提醒，并刷新展示值。

3. 快速跳转监控

   提供一个按钮「打开 /metrics」，直接在新标签页打开原始指标页面，方便排查问题或在 Grafana 调试 query。

对应的前端 API 封装在 frontend/src/api.js 中，新增了两个函数：

export async function fetchToolBudgetConfig() {
const resp = await fetch(`${API_BASE}/config/tool-budget`);
if (!resp.ok) {
throw new Error(`Failed to load tool budget: ${resp.status}`);
}
return resp.json();
}
export async function updateToolBudgetConfig(payload) {
const resp = await fetch(`${API_BASE}/config/tool-budget`, {
method: 'PATCH',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify(payload),
});
if (!resp.ok) {
throw new Error(`Failed to update tool budget: ${resp.status}`);
}
return resp.json();
}

这样一来，「运维配置」从手改 .env 升级成了「控制台一键调整」。

四、运行效果

五、总结

通过本次迭代我们实现了：

• ToolExecutionBudget + ToolBudgetManager 让工具调用「有预算、有护栏」；
• Prometheus + Grafana 提供可观测性；
• 前端 Ops Console 把调参这件事从 VSCode 搬到了浏览器。

想要本次修改后的完整代码 github下载：

git clone -b six --single-branch git@github.com:xywang279/langgraph.git

如何学习大模型 AI ？

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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？

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• Transformer结构简介
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第四阶段（20天）：商业闭环

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