5分钟上手AI智能体部署：Gemini+LangGraph全栈应用Docker容器化实战-优快云博客

5分钟上手AI智能体部署：Gemini+LangGraph全栈应用Docker容器化实战

【免费下载链接】gemini-fullstack-langgraph-quickstart Get started with building Fullstack Agents using Gemini 2.5 and LangGraph 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gemini-fullstack-langgraph-quickstart

你是否还在为AI应用部署的环境配置焦头烂额？是否因多服务依赖关系复杂而束手无策？本文将通过Docker容器化方案，带你一站式解决Gemini+LangGraph全栈智能体的部署难题，掌握多环境配置最佳实践，让AI应用从开发到生产无缝衔接。

项目概述：全栈智能体架构解析

gemini-fullstack-langgraph-quickstart是基于Google Gemini 2.5和LangGraph构建的全栈智能体应用，提供网页搜索增强的对话能力。项目采用前后端分离架构：

前端：React单页应用(frontend/src/App.tsx)，实现交互式聊天界面
后端：LangGraph智能体(backend/src/agent/graph.py)，通过动态生成搜索词、网页查询、结果反思和迭代优化，提供带引用的深度回答

核心功能包括：

动态搜索词生成与Google Search集成
搜索结果反思与知识缺口识别
多轮搜索迭代优化
引用式答案合成

部署前准备：环境与依赖检查

系统要求

Docker Engine 20.10+
Docker Compose v2+
至少2GB内存(推荐4GB+)
网络连接(用于拉取镜像和依赖)

必备环境变量

变量名	描述	获取途径
`GEMINI_API_KEY`	Gemini模型访问密钥	Google AI Studio
`LANGSMITH_API_KEY`	LangChain跟踪与调试密钥	LangSmith控制台

Docker容器化部署：三步快速启动

第一步：构建Docker镜像

项目根目录提供优化的多阶段构建Dockerfile，执行以下命令构建包含前后端的完整镜像：

docker build -t gemini-fullstack-langgraph -f Dockerfile .

构建过程包含两个关键阶段：

前端构建：基于Node.js环境编译React应用(frontend/package.json)
后端集成：使用LangGraph官方镜像部署Python智能体服务

第二步：配置Docker Compose

项目提供预配置的docker-compose.yml，实现"一键部署"。核心服务组件包括：

langgraph-redis：消息队列与实时流处理
langgraph-postgres：智能体状态与对话历史存储
langgraph-api：主应用服务(包含前端静态文件)

服务依赖关系如图所示： mermaid

第三步：启动服务集群

在项目根目录执行：

GEMINI_API_KEY=your_key LANGSMITH_API_KEY=your_key docker-compose up -d

服务启动后可通过以下地址访问：

应用界面：http://localhost:8123/app/
API服务：http://localhost:8123

查看服务状态：

docker-compose ps

多环境配置策略：开发/测试/生产隔离

开发环境：热重载配置

使用项目根目录的Makefile快速启动开发环境：

make dev

此命令会启动：

前端开发服务器(端口5173，支持热重载)
LangGraph后端开发服务(端口2024，自动重载)

生产环境：安全与性能优化

安全加固措施

网络隔离：通过Docker网络限制服务间通信
密钥管理：使用环境变量而非明文配置
资源限制：在docker-compose.yml中设置资源配额：

services:
  langgraph-api:
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '1'
          memory: 2G

性能调优

连接池配置：Postgres最大连接数设置(docker-compose.yml#L19-L21)
Redis缓存：优化智能体状态存储性能(docker-compose.yml#L43)

测试环境：CI/CD集成

通过Dockerfile的多阶段构建，可以仅构建后端服务用于单元测试：

docker build --target backend-test -t agent-test .
docker run agent-test pytest /deps/backend

常见问题与调试技巧

服务启动失败排查流程

检查容器日志：

docker-compose logs -f langgraph-api

验证依赖服务：

# 测试Postgres连接
docker-compose exec langgraph-postgres psql -U postgres

# 测试Redis连接
docker-compose exec langgraph-redis redis-cli ping

端口冲突解决：修改docker-compose.yml中端口映射，如：

services:
  langgraph-api:
    ports:
      - "8124:8000"  # 将8123改为8124避免冲突

智能体工作流调试

通过LangSmith查看智能体决策过程，或使用CLI工具进行本地测试：

cd backend
python examples/cli_research.py "AI部署最佳实践"

部署架构优化：从单机到集群

水平扩展建议

无状态服务设计：确保langgraph-api可多实例部署
外部化存储：生产环境建议使用托管数据库服务
负载均衡：在多实例部署时添加Nginx反向代理

资源占用参考

组件	内存占用	CPU使用率
前端服务	~50MB	低(静态资源)
后端API	~500MB	中(取决于请求量)
Postgres	~200MB	低-中
Redis	~100MB	低

总结与下一步

通过本文你已掌握： ✅ Docker多阶段构建优化 ✅ Docker Compose服务编排 ✅ 多环境配置隔离策略 ✅ 常见部署问题排查方法

进阶学习路径：

自定义智能体逻辑：修改backend/src/agent/graph.py
扩展工具集成：参考backend/src/agent/tools_and_schemas.py
部署监控：添加Prometheus和Grafana监控栈

收藏本文，关注项目LICENSE更新，获取最新部署最佳实践！

附录：常用命令速查

操作	命令
构建镜像	`docker build -t gemini-agent .`
启动服务	`docker-compose up -d`
查看日志	`docker-compose logs -f`
停止服务	`docker-compose down`
清理数据	`docker-compose down -v`

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考