LangChain1.0Agent中间件应用实战

1、Agent 开发的可观测性基石

• 在对LangChain 1.0有了一定的基础了解之后，对于开发者来说，还需要进一步了解和掌握LangChain Agent必备的开发者套件。分别是LangChain Agent运行监控框架LangSmith、底层LangGraph图结构可视化与调试框架LangGraph Studio和LangGraph服务部署工具LangGraph Cli。可以说这些开发工具套件，是真正推动LangGraph的企业级应用开发效率大幅提升的关键。同时监控、调试和部署工具，也是全新一代企业级Agent开发框架的必备工具，也是开发者必须要掌握的基础工具。

1.1 LangGraph图结构可视化与调试框架：LangGraph Studio

  LangGraph Studio 它是一个本地 Graph 可视化引擎，是一个用于可视化构建、测试、分享和部署智能体流程图的图形化 IDE + 运行平台。专注于实时的状态展示和交互式调试。对于正在开发复杂 Agent 逻辑的工程师来说，能够实时观察每个节点的执行状态、输入输出数据和中间计算结果，这种可视化的调试体验是无价的。langGraph Studio对于LangChian Agent来说，则是比LangSmith`更加方便和高效的可视化调试工具平台。

LangGraph Studio 在本地可视化运行时会自动把调用过程上传到 LangSmith；而在 LangSmith 网页端查看任何 Trace 时，又能一键Run in Studio回放整条执行链，所以它是通过统一 Trace SDK 与 LangSmith 紧密集成。而LangGraph CLI则是构建这个项目的关键

1.2 LangGraph服务部署工具：LangGraph Cli

  LangGraph CLI 是用于本地启动、调试、测试和托管 LangGraph 智能体图的开发者命令行工具。

功能类别	命令示例	说明
✅ 启动 Graph 服务	langgraph dev	启动 Graph 的开发服务器，供前端（如 Agent Chat UI）调用
🧪 测试 Graph 输入	langgraph run graph:graph --input '{"input": "你好"}'	本地 CLI 输入测试，输出结果
🧭 管理项目结构	langgraph init	初始化一个标准 Graph 项目目录结构
📦 部署 Graph（未来）	langgraph deploy（预留）	发布 graph 至 LangGraph 云端（已对接 Studio）
🧱 显示 Assistant 列表	langgraph list	显示当前 graph 中有哪些 assistant（即 entrypoint）
🔄 重载运行时	自动热重载	修改 graph.py 时，dev 模式自动重启生效

而一旦应用成功部署上线，LangGraph Cli还会非常贴心的提供后端接口说明文档：

而对于LangGraph构建的智能体，除了能够本地部署外，官方也提供了云托管服务，借助LangGraph Platform，开发者可以将构建的智能体 Graph部署到云端，并允许公开访问，同时支持支持长时间运行、文件上传、外部 API 调用、Studio 集成等功能。

1.3 创建完整LangGraph智能体项目流程

• Step 1. 创建一个LangChain Agent项目主文件夹

  我们这里创建一个LangChain Agent文件夹，如下图所示：

• Step 2. 创建requirements.txt文件

  在LangChain Chatbot文件夹中，新建一个requirements.txt文件，里面需要填写在运行该项目时需要安装的依赖项(注意：这里的依赖可以根据自己需要的进行增加)，如下所示：

langchain
langchain-deepseek
langchain-openai
langchain-tavily
python-dotenv
langsmith
pydantic
matplotlib
seaborn
pandas
IPython

• Step 3. 注册LangSmith（可选）

  对于企业级的Agent项目，为了更好的监控智能体实时运行情况，我们可以考虑借助LangSmith进行追踪（会将智能体运行情况实时上传到LangGraph官网并进行展示）。

  要开始使用 LangSmith，我们需要创建一个帐户。可以在这里注册一个免费帐户进入LangSmith登录页面： https://smith.langchain.com/ ， 支持使用 Google、GitHub、Discord 和电子邮件登录。

  注册并等登录后，可以直接查看到仪表板：

  在构建程序跟踪前，首先需要创建一个 API 密钥，该密钥将允许我们的项目开始向 Langsmith 发送跟踪数据。创建完密钥后，在后续配置环境变量环节设置开启追踪、并输入密钥即可接入LangSmith。

• Step 4. 创建.env配置文件

  在LangChain Chatbot文件夹中，新建一个.env文件，将敏感信息（如API密钥）放在环境变量中而不是硬编码。如下所示：

这里需要注意的是，如果不设置LangSmith，则无需设置中间三个环境变量，而具体工具也可以根据实际需求进行设置。

• Step 5. 创建graph.py核心文件

  在LangChain Agent文件夹中，新建一个graph.py文件，在该文件中编写构建图的具体运行逻辑，如状态、节点、变、图的编译等。此外，在使用LangGraph CLI创建智能体项目时，会自动设置记忆相关内容，并进行持久化记忆存储，无需手动设置。因此此时智能体代码如下所示：

import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain.agents import create_agent
from typing_extensions import TypedDict
from langchain_tavily import TavilySearch
from langchain_core.tools import tool
from pydantic import BaseModel, Field
import requests,json

# 加载环境变量
load_dotenv(override=True)

# 内置搜索工具
search_tool = TavilySearch(max_results=5, topic="general")

class WeatherQuery(BaseModel):
    loc: str = Field(description="The location name of the city")

@tool(args_schema = WeatherQuery)
def get_weather(loc):
    """
    查询即时天气函数
    :param loc: 必要参数，字符串类型，用于表示查询天气的具体城市名称，\
    注意，中国的城市需要用对应城市的英文名称代替，例如如果需要查询北京市天气，则loc参数需要输入'Beijing'；
    :return：OpenWeather API查询即时天气的结果，具体URL请求地址为：https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather\
    返回结果对象类型为解析之后的JSON格式对象，并用字符串形式进行表示，其中包含了全部重要的天气信息
    """
    # Step 1.构建请求
    url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"

    # Step 2.设置查询参数
    params = {
        "q": loc,
        "appid": os.getenv("OPENWEATHER_API_KEY"),    # 输入API key
        "units": "metric",            # 使用摄氏度而不是华氏度
        "lang":"zh_cn"                # 输出语言为简体中文
    }

    # Step 3.发送GET请求
    response = requests.get(url, params=params)

    # Step 4.解析响应
    data = response.json()
    return json.dumps(data)

tools = [search_tool, get_weather]

# 创建模型
model = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat")

prompt = """
你是一名乐于助人的智能助手，擅长根据用户的问题选择合适的工具来查询信息并回答。

当用户的问题涉及**天气信息**时，你应优先调用`get_weather`工具，查询用户指定城市的实时天气，并在回答中总结查询结果。

当用户的问题涉及**新闻、事件、实时动态**时，你应优先调用`search_tool`工具，检索相关的最新信息，并在回答中简要概述。

如果问题既包含天气又包含新闻，请先使用`get_weather`查询天气，再使用`search_tool`查询新闻，最后将结果合并后回复用户。

所有回答应使用**简体中文**，条理清晰、简洁友好。
"""

# 创建图
graph = create_agent(
    model=model,
    tools=tools,
    system_prompt=prompt)

这里的代码编写时需要注意，如果需要使用langgraph studio进行可视化调试，则需要注意下面两点：

• 1、使用create_agent创建的对象名称必须是graph，与langgraph.json中后缀定义的名称要一致（graph.py:graph）

• 2、create_agent创建时不可以加checkpointer记忆参数，否则langgraph studio会报错

• Step 6. 创建langgraph.json文件

  在LangChain Agent文件夹中，新建一个langgraph.json文件，在该json文件中配置项目信息，遵循规范如下所示：

• 必须包含 dependencies 和 graphs 字段
• graphs 字段格式：”图名”: “文件路径:变量名”
• 配置文件必须放在与Python文件同级或更高级的目录

  注意: 项目文件的名称必须为langgraph.json。如下所示：

{
  "dependencies": ["./"],
  "graphs": {
    "chatbot": "./graph.py:graph"
  },
  "env": ".env"
}

  其中：

• dependencies: [“./“] - 告诉LangGraph在当前目录查找依赖项（会自动读取requirements.txt）
• chatbot: “./graph.py:graph” - 定义图名为chatbot，来自graph.py文件中的graph变量
• env: “.env” - 指定环境变量文件位置

  最终完整项目结构如下所示：

./langraph_chatbot/
├── graph.py              # 对应官方的 agent.py
├── requirements.txt      # ✅ 依赖管理
├── langgraph.json       # ✅ 配置文件
└── .env                 # ✅ 环境变量

• Step 7. 安装langgraph-cli以及其他依赖

!pip install -U "langgraph-cli[inmem]"

Requirement already satisfied: langgraph-cli[inmem] in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (0.4.7)
Collecting langgraph-cli[inmem]
  Downloading langgraph_cli-0.4.9-py3-none-any.whl.metadata (4.0 kB)
Requirement already satisfied: click>=8.1.7 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-cli[inmem]) (8.3.0)
Requirement already satisfied: langgraph-sdk>=0.1.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-cli[inmem]) (0.2.9)
Collecting langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35 (from langgraph-cli[inmem])
  Downloading langgraph_api-0.5.39-py3-none-any.whl.metadata (4.2 kB)
Requirement already satisfied: langgraph-runtime-inmem>=0.7 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-cli[inmem]) (0.19.0)
Requirement already satisfied: python-dotenv>=0.8.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-cli[inmem]) (1.2.1)
Requirement already satisfied: cloudpickle>=3.0.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (3.1.2)
Requirement already satisfied: cryptography<45.0,>=42.0.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (44.0.3)
Requirement already satisfied: grpcio-tools==1.75.1 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.75.1)
Requirement already satisfied: grpcio<2.0.0,>=1.75.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.76.0)
Requirement already satisfied: httpx>=0.25.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.28.1)
Requirement already satisfied: jsonschema-rs<0.30,>=0.20.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.29.1)
Requirement already satisfied: langchain-core>=0.3.64 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.1.3)
Requirement already satisfied: langgraph-checkpoint<5,>=3.0.1 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (3.0.1)
Collecting langgraph-runtime-inmem>=0.7 (from langgraph-cli[inmem])
  Downloading langgraph_runtime_inmem-0.20.1-py3-none-any.whl.metadata (570 bytes)
Collecting langgraph-sdk>=0.1.0 (from langgraph-cli[inmem])
  Downloading langgraph_sdk-0.2.15-py3-none-any.whl.metadata (1.6 kB)
Requirement already satisfied: langgraph<2,>=0.4.10 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.0.3)
Requirement already satisfied: langsmith>=0.3.45 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.4.42)
Requirement already satisfied: opentelemetry-api>=1.37.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.38.0)
Requirement already satisfied: opentelemetry-exporter-otlp-proto-http>=1.37.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.38.0)
Requirement already satisfied: opentelemetry-sdk>=1.37.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.38.0)
Requirement already satisfied: orjson>=3.9.7 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (3.11.4)
Requirement already satisfied: protobuf<7.0.0,>=6.32.1 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (6.33.1)
Requirement already satisfied: pyjwt>=2.9.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (2.10.1)
Requirement already satisfied: sse-starlette<2.2.0,>=2.1.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (2.1.3)
Requirement already satisfied: starlette>=0.38.6 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.49.3)
Requirement already satisfied: structlog<26,>=24.1.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (25.5.0)
Requirement already satisfied: tenacity>=8.0.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (9.1.2)
Requirement already satisfied: truststore>=0.1 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.10.4)
Requirement already satisfied: uuid-utils>=0.12.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.12.0)
Requirement already satisfied: uvicorn>=0.26.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.38.0)
Requirement already satisfied: watchfiles>=0.13 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.1.1)
Requirement already satisfied: setuptools in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from grpcio-tools==1.75.1->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (79.0.1)
Requirement already satisfied: cffi>=1.12 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from cryptography<45.0,>=42.0.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (2.0.0)
Requirement already satisfied: typing-extensions~=4.12 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from grpcio<2.0.0,>=1.75.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (4.15.0)
Requirement already satisfied: langgraph-prebuilt<1.1.0,>=1.0.2 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph<2,>=0.4.10->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.0.2)
Requirement already satisfied: pydantic>=2.7.4 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph<2,>=0.4.10->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (2.9.2)
Requirement already satisfied: xxhash>=3.5.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph<2,>=0.4.10->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (3.6.0)
Requirement already satisfied: ormsgpack>=1.12.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-checkpoint<5,>=3.0.1->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.12.0)
Requirement already satisfied: blockbuster<2.0.0,>=1.5.24 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langgraph-runtime-inmem>=0.7->langgraph-cli[inmem]) (1.5.25)
Requirement already satisfied: forbiddenfruit>=0.1.4 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from blockbuster<2.0.0,>=1.5.24->langgraph-runtime-inmem>=0.7->langgraph-cli[inmem]) (0.1.4)
Requirement already satisfied: anyio in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from sse-starlette<2.2.0,>=2.1.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (4.11.0)
Requirement already satisfied: pycparser in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from cffi>=1.12->cryptography<45.0,>=42.0.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (2.23)
Requirement already satisfied: certifi in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from httpx>=0.25.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (2025.10.5)
Requirement already satisfied: httpcore==1.* in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from httpx>=0.25.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.0.9)
Requirement already satisfied: idna in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from httpx>=0.25.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (3.11)
Requirement already satisfied: h11>=0.16 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from httpcore==1.*->httpx>=0.25.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.16.0)
Requirement already satisfied: jsonpatch<2.0.0,>=1.33.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langchain-core>=0.3.64->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.33)
Requirement already satisfied: packaging<26.0.0,>=23.2.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langchain-core>=0.3.64->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (25.0)
Requirement already satisfied: pyyaml<7.0.0,>=5.3.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langchain-core>=0.3.64->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (6.0.3)
Requirement already satisfied: jsonpointer>=1.9 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from jsonpatch<2.0.0,>=1.33.0->langchain-core>=0.3.64->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (3.0.0)
Requirement already satisfied: requests-toolbelt>=1.0.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langsmith>=0.3.45->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.0.0)
Requirement already satisfied: requests>=2.0.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langsmith>=0.3.45->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (2.32.5)
Requirement already satisfied: zstandard>=0.23.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from langsmith>=0.3.45->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.25.0)
Requirement already satisfied: annotated-types>=0.6.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from pydantic>=2.7.4->langgraph<2,>=0.4.10->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.7.0)
Requirement already satisfied: pydantic-core==2.23.4 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from pydantic>=2.7.4->langgraph<2,>=0.4.10->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (2.23.4)
Requirement already satisfied: importlib-metadata<8.8.0,>=6.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from opentelemetry-api>=1.37.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (8.7.0)
Requirement already satisfied: zipp>=3.20 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from importlib-metadata<8.8.0,>=6.0->opentelemetry-api>=1.37.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (3.23.0)
Requirement already satisfied: googleapis-common-protos~=1.52 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from opentelemetry-exporter-otlp-proto-http>=1.37.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.72.0)
Requirement already satisfied: opentelemetry-exporter-otlp-proto-common==1.38.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from opentelemetry-exporter-otlp-proto-http>=1.37.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.38.0)
Requirement already satisfied: opentelemetry-proto==1.38.0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from opentelemetry-exporter-otlp-proto-http>=1.37.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.38.0)
Requirement already satisfied: opentelemetry-semantic-conventions==0.59b0 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from opentelemetry-sdk>=1.37.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (0.59b0)
Requirement already satisfied: charset_normalizer<4,>=2 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from requests>=2.0.0->langsmith>=0.3.45->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (3.4.4)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from requests>=2.0.0->langsmith>=0.3.45->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (2.3.0)
Requirement already satisfied: sniffio>=1.1 in /opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages (from anyio->sse-starlette<2.2.0,>=2.1.0->langgraph-api<0.6.0,>=0.5.35->langgraph-cli[inmem]) (1.3.1)
Downloading langgraph_cli-0.4.9-py3-none-any.whl (41 kB)
Downloading langgraph_api-0.5.39-py3-none-any.whl (312 kB)
Downloading langgraph_runtime_inmem-0.20.1-py3-none-any.whl (35 kB)
Downloading langgraph_sdk-0.2.15-py3-none-any.whl (66 kB)
Installing collected packages: langgraph-sdk, langgraph-cli, langgraph-runtime-inmem, langgraph-api
  Attempting uninstall: langgraph-sdk
    Found existing installation: langgraph-sdk 0.2.9
    Uninstalling langgraph-sdk-0.2.9:
      Successfully uninstalled langgraph-sdk-0.2.9
  Attempting uninstall: langgraph-cli
    Found existing installation: langgraph-cli 0.4.7
    Uninstalling langgraph-cli-0.4.7:
      Successfully uninstalled langgraph-cli-0.4.7
  Attempting uninstall: langgraph-runtime-inmem
    Found existing installation: langgraph-runtime-inmem 0.19.0
    Uninstalling langgraph-runtime-inmem-0.19.0:
      Successfully uninstalled langgraph-runtime-inmem-0.19.0
  Attempting uninstall: langgraph-api
    Found existing installation: langgraph-api 0.5.25
    Uninstalling langgraph-api-0.5.25:
      Successfully uninstalled langgraph-api-0.5.25m━━━━━━━━━ 3/4 [langgraph-api]
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 4/4 [langgraph-api]langgraph-api]
Successfully installed langgraph-api-0.5.39 langgraph-cli-0.4.9 langgraph-runtime-inmem-0.20.1 langgraph-sdk-0.2.15

  然后，安装langgraph-cli依赖，执行如下代码：

pip install -U "langgraph-cli[inmem]"

pip install -r requirements.txt

执行LangGraph dev即可启动项目

langgraph dev

  启动成功后能看到三个连接，其中第一个连接是当前部署完成后的服务端口，第二个是LangGraph Studio的可视化页面，第三个端口是端口说明。这里点击第二个链接进入Langgraph Studio的页面：

2、LangChain 1.0 中间件 (Middleware) 概览

  接下来将深入探讨 LangChain 1.0 中间件体系的设计原理、实际应用和最佳实践，帮助开发者构建更加稳定、安全、可控的 AI Agent 系统。我们将从基础概念出发，逐步深入到具体的实现细节和高级应用场景，为读者提供一个完整的技术指南。

2.1 中间件架构原理

LangChain 1.0其核心创新之一便是引入了中间件（Middleware）系统，旨在解决早期版本中Agent抽象无法灵活定制的痛点。
在LangChain 1.0及后续版本中，中间件（Middleware）被正式定义为一种用于拦截、修改、控制和增强Agent执行流程的机制。它借鉴了Web开发（如Express/Django）中的中间件模式，允许开发者在模型调用前后、Agent启动前后或工具调用前后插入自定义逻辑，从而实现日志记录、权限控制、上下文压缩等功能，而无需修改Agent的核心业务逻辑。

• 核心设计目标：

  • 关注点分离：每个中间件只处理单一功能

  • 可组合性：多个中间件可链式调用

  • 可测试性：支持独立单元测试

  • 生产就绪：内置隐私保护、成本管控等企业级能力

  要理解中间件的工作原理，我们可以将其比作一个洋葱。每一层中间件都包裹着核心的 Agent 功能，就像洋葱的每一层都有其特定的作用。当用户请求到达时，它必须逐层通过这些中间件，每一层都会对请求进行特定的处理，然后将其传递给下一层。简而言之，借助中间件，一个React Agent的运行模型，就可以由这种：

变为这种：

2.2 中间件的作用

  中间件（Middleware）作为 Agent 运行时的「横切能力层」，负责在 模型调用、工具调用、状态流转 等关键环节之间插入可控的拦截与增强逻辑。它不改变 Agent 的核心推理机制，而是作为运行时治理与智能行为优化的重要组件，提供了比普通提示工程更系统、更可控的能力。它就像给 Agent 装上了 “可插拔的增强模块” ，让 AI 系统既能保持核心简洁，又能进行排列组合，根据企业需求自由组合出百变的超能力。它从工程角度解决了 Agent 不稳定、难调试、不安全、不可控、难复用 等长期痛点。

• 过去： Agent 的行为像一条笔直的高速公路，从用户提问到模型回答，所有车辆只能按固定路径行驶。一旦需要安全检查、成本限制或性能监控，只能在每个出口强行加装收费站，导致代码臃肿、逻辑混乱、难以维护。

• 现在： 中间件如同立体交通网络，在不修改主干道的前提下，在关键枢纽注入智能管控层，优雅地解决了五大顽疾：

• 中间件主要解决了Agent在生产环境落地时的“不可控”问题：

  • 成本风险：1.上下文失控解决对话历史过长导致的Token溢出（通过自动摘要中间件）。2.根据用户提问的复杂度判断使用不同类型的模型

  • 安全风险：解决泄露（PII）手机号、身份证号等敏感信息、或恶意工具调用（通过审批中间件）。

  • 调试黑盒：解决Agent思考过程难以追踪的问题（通过监控中间件）。

  • 死循环：Agent 调用工具时可能陷入无限循环，调用中间件可以使系统会自动触发熔断。

2.3 核心设计理念的深度解析

  中间件的设计严格遵循了 SOLID 原则，这些原则不仅仅是理论概念，而是实际指导开发的行动准则。

  单一职责原则（Single Responsibility Principle：SRP）在中间件中得到了完美的体现。每一个中间件都专注于一个特定的横切关注点，比如 SummarizationMiddleware 只负责处理上下文压缩，CostTrackingMiddleware 只负责成本统计。这种设计使得每个中间件的职责边界清晰，便于测试、维护和重用。

  开闭原则（Open/Closed Principle：OCP）的应用使得系统具备了良好的扩展性。ModelSelectorMiddleware 可以通过配置来支持不同的模型选择策略，而无需修改代码本身。这意味着当有新的模型或者新的选择策略出现时，我们可以通过配置文件来适应，而不是修改核心代码。

  里氏替换原则（Liskov Substitution Principle：LSP）是子类必须能够替换其父类而不破坏程序的正确性，DatabaseAuthMiddleware 和 JWTAuthMiddleware 可互相替换，Agent 无差别运行。

  装饰器模式（Interface Segregation Principle：ISP）是中间件架构中的核心模式。通过 wrap_model_call，我们可以在不修改原始 Agent 代码的情况下，为其添加额外的功能。这种无侵入性的扩展方式使得 Agent 的核心逻辑保持简洁，而功能的增强通过中间件来实现。

  责任链模式（Dependency Inversion Principle：DIP）则体现在多个中间件的顺序处理中。每个中间件都有机会处理请求，然后将请求传递给下一个中间件。这种模式提供了极大的灵活性，我们可以根据具体需求调整中间件的执行顺序，甚至动态地添加或删除中间件。

2.4 性能考量与优化策略

  在设计中间件时，性能是必须考虑的重要因素。不同的中间件类型对系统性能的影响是不同的。监控类中间件通常对性能影响最小，因为它们主要是记录信息而不进行复杂的处理。修改类中间件的影响相对较大，因为它们需要对数据进行处理和转换。控制类中间件可能会引入一些延迟，因为它们需要等待外部决策（如人工审批）。强制类中间件则可能涉及复杂的验证逻辑，对性能有一定影响。

  优化策略需要从多个层面进行考虑。延迟优化可以通过异步处理来实现，对于那些不直接影响主流程的操作（如日志记录、性能统计），我们可以采用异步方式处理。批处理是另一个重要的优化手段，特别是对于那些需要对多个请求进行相似处理的中间件。

  内存管理同样重要。中间件可能会创建大量的中间对象，如果管理不当，容易导致内存泄漏。对象池技术可以帮助我们重用常用的对象，减少创建和销毁的开销。

  CPU 优化则需要从算法层面考虑。选择时间复杂度更低的算法可以显著提高性能。在可能的情况下，利用多核 CPU 进行并行处理也是一个有效的策略。

中间件类型	典型场景	响应时间增加	吞吐量衰减	资源消耗	性能瓶颈点	优化策略
日志监控中间件 @after_model	请求日志、指标统计	< 1 ms	< 5%	CPU 1-3% 内存 10-50MB	磁盘 I/O （异步后极小）	异步写入、采样率 10%
安全脱敏中间件 @before_model	PII 脱敏、权限检查	1-5 ms	5-10%	CPU 5-10% 内存 20-100MB	正则表达式 字符串拷贝	编译缓存、原地修改
参数校验中间件 @before_model	输入验证、格式检查	1-3 ms	3-8%	CPU 3-8% 内存 10-30MB	复杂校验规则	缓存校验结果
对话总结中间件 @before_model	长文本压缩	50-200 ms	15-30%	CPU 20-40% 内存 100-500MB	模型调用 token 计算	仅在消息数>10 触发
缓存中间件 @wrap_model_call	结果缓存	0.5-2 ms （缓存命中）	-50% ~ +10% （命中时提升）	内存 50-200MB	缓存命中率	LRU 策略、TTL 设置
模型降级中间件 @wrap_model_call	动态切换模型	5-10 ms	10-15%	CPU 2-5% 内存 10-20MB	模型初始化 API 调用	模型池化、预热
限流中间件 @wrap_model_call	QPS 限制、熔断	0.1-1 ms	< 5%	CPU 1-2% 内存 5-10MB	原子计数器 锁竞争	滑动窗口算法
工具审计中间件 @wrap_tool_call	调用记录、熔断	2-8 ms	8-15%	CPU 5-12% 内存 30-80MB	数据库写入 网络请求	异步批量写入
工具重试中间件 @wrap_tool_call	失败重试	10-50 ms （视重试次数）	20-50%	CPU 10-20% 内存 20-50MB	重试延迟 指数退避	限制重试次数≤3
外部 API 调用中间件 @wrap_tool_call	调用第三方服务	100-500 ms （网络延迟主导）	30-70%	CPU 5-10% 内存 10-30MB	网络 I/O 超时设置	连接池、超时 3s
消息队列中间件 @before_model	异步任务解耦	5-20 ms （仅入队）	10-25%	CPU 10-15% 内存 50-150MB	消息序列化 队列持久化	批量发送、压缩
注册中心中间件 @before_agent	服务发现	10-30 ms （首次查询）	5-15%	CPU 5-10% 内存 20-60MB	DNS 查询 缓存过期	本地缓存 60s

3、中间件的分类与应用场景

3.1 中间件四大分类

  中间件的四大分类——监控类、修改类、控制类和强制类——每一种都有其独特的定位和应用场景。这种分类不是人为的划分，而是基于实际需求和功能特性的自然归类。

分类	核心功能	解决的问题	典型应用场景
Monitor (监控类)	观察执行状态、日志记录	调试困难、缺乏可观测性	记录所有的Prompt和Response、性能分析、成本核算。
Modify (修改类)	修改输入/输出、上下文管理	上下文窗口溢出、Prompt优化	SummarizationMiddleware（自动压缩历史对话）、动态注入System Prompt。
Control (控制类)	流程阻断、人工介入	AI幻觉、高风险操作失控	HumanInTheLoopMiddleware（敏感操作需人工审批）、重试机制。
Enforce (强制类)	安全过滤、限流、合规检查	数据泄露、API滥用	PIIMiddleware（敏感信息脱敏）、ModelCallLimit（防止死循环）。

  1.监控类中间件是最基础也是最重要的类型。它们像是系统的”观察者”，默默记录着系统运行的每一个细节。性能监控中间件不仅记录响应时间和资源使用，更重要的是它们能够自动检测性能异常，就像一个细心的医生能够从细微的症状中发现潜在的问题。成本追踪中间件则像是系统的”会计师”，精确记录着每一个 Token 的消耗，帮助团队了解系统的真实运营成本。

  2.修改类中间件是系统的”优化师”。它们不仅仅是记录信息，更重要的是它们能够主动改变数据的处理方式。智能摘要中间件是最典型的例子，它们通过复杂的算法分析对话内容，保留最重要的信息，过滤掉冗余的内容。这就像是一个经验丰富的信息处理专家，能够在保持信息完整性的同时，最大程度地减少处理成本。

  3.控制类中间件是系统的”指挥官”。它们负责管理系统的行为，确保所有操作都在预定的规则范围内进行。人工介入中间件通过智能识别需要人工审批的敏感操作，在保持系统自动化的同时，确保关键操作的安全性。流量控制中间件则像是交通指挥员，确保系统的”流量”不会超出承受能力。

  4.强制类中间件是系统的”守护者”。它们负责保护系统免受各种威胁，安全强制执行中间件就像是系统的安保系统，对每一个输入输出进行全方位的安全检查。合规检查中间件则像是法律顾问，确保系统的所有操作都符合相关法规要求。

3.2 深入生命周期 - 中间件的6个切入点 (Hooks)

3.2.1 Hook 执行顺序的深层逻辑

  中间件的 6 个 Hook 点——before_agent、before_model、wrap_model_call、wrap_tool_call、after_model 和 after_agent——不仅仅是一个执行顺序，更是一个精心设计的数据流处理流程。这个流程体现了从输入处理到输出生成的完整生命周期。

  在 Agent 执行的最开始，before_agent Hook 提供了全局初始化的机会。这个阶段通常用于设置全局状态、检查环境配置、初始化资源等。就像一个大型演出的开场准备，确保所有必要的准备工作都已经就绪。

  before_model 阶段是输入预处理的关键节点。在这个阶段，中间件可以对输入数据进行预处理、验证、清洗等操作。这是确保数据质量的第一道防线，任何在这个阶段发现的问题都可以避免后续的无谓计算。

  wrap_model_call 是最核心的 Hook，它包装了实际的模型调用过程。这个阶段的处理逻辑决定了如何与底层模型交互，是实现高级功能（如缓存、重试、熔断等）的关键位置。

  wrap_tool_call 是用于拦截和控制工具的实际执行过程的Hook，它包装了每次工具调用。这个阶段的处理逻辑可以是权限、重试、日志、审批。

  after_model 阶段则处理模型返回的原始结果。这个阶段的任务是验证输出质量、进行格式转换、提取关键信息等。由于模型输出往往包含大量无用信息，这个阶段的处理对于提高整体效率至关重要。

  最后的 after_agent 阶段是整个生命周期的收尾工作。在这个阶段，系统需要清理资源、记录最终状态、生成报告等。这是确保系统处于良好状态，为下一次请求做好准备的关键步骤。

3.2.2 数据传递机制的复杂性

  Hook 间的数据传递是一个精妙而复杂的机制。每个 Hook 都能访问和修改共享的上下文对象，这个对象就像是整个处理过程的”记忆”。上下文对象不仅包含请求信息和响应数据，还包含运行时状态、中间计算结果、元数据等。

  元数据传递机制允许中间件在不直接共享状态的情况下传递信息。例如，一个中间件可以在元数据中标记某个输入是 VIP 用户的请求，后续的中间件可以根据这个标记来调整处理策略。

  状态管理是另一个重要方面。中间件需要维护状态，但这些状态可能会因为各种原因而发生变化。错误处理机制、回滚机制、事务性操作等都需要在状态管理中得到体现。

3.2.3 高级 Hook 使用模式的深度解析

  在实际应用中，Hook 的使用往往比基本的执行顺序更加复杂。条件 Hook 执行是高级使用模式中最常见的一种。它通过智能的条件判断来决定是否执行特定的 Hook，这样可以提高处理效率，避免不必要的计算。

  想象一个场景：一个电商推荐系统的 Agent。对于 VIP 用户，系统可能需要启用更复杂的推荐算法、调用更多的数据源、提供更个性化的服务。而对普通用户，则可以使用更简单、更快速的推荐策略。这种差异化的处理需要通过条件 Hook 来实现。

  错误恢复 Hook的设计体现了系统的韧性。不同层级的错误需要不同的恢复策略。有些错误可以通过简单的重试来解决，有些错误需要切换到备用模型，还有些错误需要人工介入。通过在不同 Hook 层级实现恢复机制，系统可以在不同层次上处理错误，提高整体的可靠性。

  性能优化 Hook则关注系统的运行效率。缓存 Hook 通过在 wrap_model_call 阶段检查缓存来决定是否直接返回缓存结果，避免重复的模型调用。预加载 Hook 则通过预测用户需求，提前加载可能需要的数据和资源。

4、中间件集成工具使用

!python --version

Python 3.11.14

!pip list | grep langchain

langchain                                1.0.8
langchain-chroma                         1.0.0
langchain-classic                        1.0.0
langchain-community                      0.4.1
langchain-core                           1.0.7
langchain-deepseek                       1.0.0
langchain-experimental                   0.4.0
langchain-google-genai                   3.0.3
langchain-mcp-adapters                   0.1.13
langchain-ollama                         1.0.0
langchain-openai                         1.0.2
langchain-tavily                         0.2.13
langchain-text-splitters                 1.0.0

4.1 before_model模型调用前

4.1.1 SummarizationMiddleware 上下文压缩

中间件类型

before_model - 模型调用前中间件

概述

使用 LangChain 1.0 的 SummarizationMiddleware 来自动压缩历史会话，减少 token 使用，提高响应速度。

核心特性

1. 官方中间件集成：使用 from langchain.agents.middleware import SummarizationMiddleware
2. 自动压缩：在 create_agent 中通过 middleware 参数集成
3. 智能保留：自动压缩历史消息，保留最近的对话
4. 无需手动管理：中间件自动处理压缩逻辑

工作原理

当历史消息的 token 数量超过阈值（500）且消息数量超过保留数量（5条）时，中间件会自动：

1. 将旧消息发送给摘要模型进行压缩
2. 保留最近的 N 条消息
3. 将摘要结果作为上下文传递给 Agent

预期结果

• 压缩前：20 条消息，约 1000+ tokens
• 压缩后：5-6 条消息（保留最近5条 + 摘要），约 300-500 tokens

# ==================== SummarizationMiddleware 完整实现 ====================

from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import SummarizationMiddleware
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.runnables import ensure_config
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Optional
from dotenv import load_dotenv
import logging

# ==================== 1. 配置日志 ====================
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
load_dotenv(override=True)

# ==================== 2. 定义工具 ====================
@tool
def search_patent(query: str) -> str:
    """搜索专利数据库"""
    return f"专利搜索结果: 找到与 '{query}' 相关的 3 项专利..."

@tool
def analyze_technology(tech_desc: str) -> str:
    """分析技术可行性"""
    return f"技术分析: '{tech_desc}' 的实现可行性评估完成..."

tools = [search_patent, analyze_technology]

# ==================== 3. 定义上下文 ====================
class UserContext(BaseModel):
    user_id: str = Field(..., description="用户唯一标识")
    department: str = Field(..., description="所属部门")
    max_history_tokens: Optional[int] = Field(default=1000, description="历史消息 token 阈值")

# ==================== 4. 配置中间件 ====================
summarization_middleware = SummarizationMiddleware(
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.1),
    # max_tokens_before_summary=200,          # 历史消息 token 数量超过 200 时触发压缩
    messages_to_keep=5,                     # 保留最近 5 条消息
    summary_prompt="请将以下对话历史进行摘要，保留关键决策点和技术细节：\n\n{messages}\n\n摘要:"   # 摘要提示词
)

# ==================== 5. 创建 Agent ====================
agent = create_agent(
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.2),
    tools=tools,
    middleware=[summarization_middleware],
    context_schema=UserContext,
    debug=True,
)

# ==================== 6. 执行测试 ====================
def run_summarization_test():
    logger.info("开始 SummarizationMiddleware 测试")

    # 创建长对话历史
    long_history = [HumanMessage(content=f"问题 {i+1}: 如何评估某项技术的专利风险？") for i in range(20)]
    logger.info(f"创建了 {len(long_history)} 条消息")

    # 执行
    result = agent.invoke(
        {"messages": long_history},
        context=UserContext(user_id="engineer_001", department="研发部"),
        config=ensure_config({"configurable": {"thread_id": "session_001"}})
    )

    result_messages = result.get("messages", [])
    logger.info(f"执行后消息数: {len(result_messages)}")

    if len(result_messages) < len(long_history):
        logger.info(f"中间件已触发！压缩了 {len(long_history) - len(result_messages)} 条消息")

    return result

# ==================== 7. 运行测试 ====================
result = run_summarization_test()
logger.info("测试完成")

2025-12-03 01:19:38,912 - INFO - 开始 SummarizationMiddleware 测试
2025-12-03 01:19:38,913 - INFO - 创建了 20 条消息
2025-12-03 01:19:39,003 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[values] {'messages': [HumanMessage(content='问题 1: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='0c6d2243-91af-4258-87c7-2e3802c226c3'), HumanMessage(content='问题 2: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='972d0c2d-c685-4bd6-839d-127e5b9c2d1b'), HumanMessage(content='问题 3: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='bd548d76-be56-4455-a587-185a8f3a3e70'), HumanMessage(content='问题 4: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='b60afb05-1582-4ec8-a461-4fc2db429bb5'), HumanMessage(content='问题 5: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='cc9128a8-482e-4f02-8ba9-c74d85fe3752'), HumanMessage(content='问题 6: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='ff27208d-11f8-47c9-a87c-2461fe9b38ce'), HumanMessage(content='问题 7: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='8b7165e0-a97d-49e7-9ce7-306ed357d754'), HumanMessage(content='问题 8: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='bb14cd52-685a-456e-9f56-0e9b90d560df'), HumanMessage(content='问题 9: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c9638fc3-c891-4553-9ef4-6005f15217f4'), HumanMessage(content='问题 10: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='69b95f6f-608e-4587-96f1-cfce457a5780'), HumanMessage(content='问题 11: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c7e4b67e-77ec-467b-bd0b-3afad091728e'), HumanMessage(content='问题 12: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='2bbb0e9a-a4a8-46f9-8307-1a801b52ba72'), HumanMessage(content='问题 13: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='130cd74e-b323-44b1-a787-4958eb2a4711'), HumanMessage(content='问题 14: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c15a76ef-2b15-4ca9-b89d-f3f12bc3bc32'), HumanMessage(content='问题 15: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='7ef98dad-c95d-4a96-aa0f-a05ca42b3399'), HumanMessage(content='问题 16: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='670f1611-a3a9-44d9-8c53-235b07faa04e'), HumanMessage(content='问题 17: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='932cab8c-0061-42f5-bb7e-95ae0a2aa477'), HumanMessage(content='问题 18: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='d9164025-6a1a-41e3-a83b-b60b54991af7'), HumanMessage(content='问题 19: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='7ca893c2-c47c-434e-ade9-8aa3b0a6b006'), HumanMessage(content='问题 20: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='bc60bc11-4d9f-4572-bcda-03e89de77a87')]}


2025-12-03 01:19:46,766 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'SummarizationMiddleware.before_model': {'messages': [RemoveMessage(content='', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='__remove_all__'), HumanMessage(content='Here is a summary of the conversation to date:\n\n**对话历史摘要**\n\n**核心问题**：如何评估某项技术的专利风险？（该问题被重复提出15次）\n\n**关键决策点/结论**：\n1. 对话历史显示，用户持续、反复地询问同一个核心问题，即专利风险评估的方法。\n2. 这表明用户对该问题高度关注，可能寻求一个全面、权威或更深入的解答。\n\n**技术细节**：\n*   **输入内容**：由15条完全相同的用户消息组成，内容均为“问题 [编号]: 如何评估某项技术的专利风险？”。\n*   **对话结构**：为单一问题的线性重复，未包含具体的回答、讨论或技术评估步骤的展开。因此，摘要无法从历史中提取关于专利风险评估方法的具体技术细节、流程或决策点。\n\n**摘要说明**：本次摘要主要描述了对话的形态特征（高度重复的单一问题），而非专利风险评估的专业内容，因为历史记录中未包含相关答复或技术讨论。', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='5bbfc152-2922-46d2-8c21-88f1ccd943b5'), HumanMessage(content='问题 16: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='670f1611-a3a9-44d9-8c53-235b07faa04e'), HumanMessage(content='问题 17: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='932cab8c-0061-42f5-bb7e-95ae0a2aa477'), HumanMessage(content='问题 18: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='d9164025-6a1a-41e3-a83b-b60b54991af7'), HumanMessage(content='问题 19: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='7ca893c2-c47c-434e-ade9-8aa3b0a6b006'), HumanMessage(content='问题 20: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='bc60bc11-4d9f-4572-bcda-03e89de77a87')]}}
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2025-12-03 01:19:57,672 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


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[values] {'messages': [HumanMessage(content='Here is a summary of the conversation to date:\n\n**对话历史摘要**\n\n**核心问题**：如何评估某项技术的专利风险？（该问题被重复提出17次）\n\n**关键决策点/结论**：\n1.  对话历史完全由用户对同一核心问题的重复提问构成，未包含任何实质性的回答或讨论。\n2.  这表明用户持续寻求关于专利风险评估方法的解答，但历史记录中尚未提供任何具体内容。\n\n**技术细节**：\n*   **对话内容**：由17条高度一致的用户消息组成，内容均为“问题 [编号]: 如何评估某项技术的专利风险？”。\n*   **对话结构**：为单一问题的线性重复，未展开任何关于专利风险评估的具体方法、步骤、数据源或分析框架的讨论。因此，**当前摘要无法从历史记录中提取任何关于专利风险评估的具体技术细节或流程**。\n\n**摘要说明**：本摘要主要描述了对话的重复性特征。由于历史记录中缺乏实质性回复，关于“如何评估”的专业内容（如现有技术检索、权利要求比对、自由实施分析等）均未在对话中体现。', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='86389e2f-7f65-43ca-a06a-0de8e7664ddd'), HumanMessage(content='问题 18: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='d9164025-6a1a-41e3-a83b-b60b54991af7'), HumanMessage(content='问题 19: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='7ca893c2-c47c-434e-ade9-8aa3b0a6b006'), HumanMessage(content='问题 20: 如何评估某项技术的专利风险？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='bc60bc11-4d9f-4572-bcda-03e89de77a87'), AIMessage(content='我看到您一直在重复询问如何评估某项技术的专利风险。这是一个非常重要且专业的问题，让我为您提供一个系统性的解答。\n\n专利风险评估是一个多步骤的过程，主要包括以下几个关键环节：\n\n## 1. **专利检索与分析**\n这是最基础也是最重要的步骤，需要：\n- 确定技术领域和关键词\n- 检索相关专利数据库\n- 分析现有专利的技术覆盖范围\n- 识别潜在的侵权风险\n\n## 2. **技术可行性分析**\n对技术本身进行评估：\n- 技术的新颖性和创造性\n- 技术实施的可行性\n- 与现有技术的差异点\n- 技术改进空间\n\n## 3. **风险评估维度**\n- **侵权风险**：是否存在侵犯他人专利权的可能性\n- **自由实施风险**：能否自由实施该技术而不侵权\n- **专利布局风险**：竞争对手的专利布局情况\n- **技术替代风险**：是否存在可替代的技术方案\n\n## 4. **风险等级评估**\n根据检索和分析结果，评估风险等级：\n- 高风险：存在明确侵权可能\n- 中风险：存在潜在侵权风险\n- 低风险：侵权风险较小\n\n让我先帮您搜索一些相关的专利信息，然后分析技术可行性，这样能给您更具体的指导。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 310, 'prompt_tokens': 612, 'total_tokens': 922, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 320}, 'prompt_cache_hit_tokens': 320, 'prompt_cache_miss_tokens': 292}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '80f5c875-37b0-43dd-bc2d-495a4d7c067d', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--129a5f0c-22e9-48e0-a46b-ff69e08bbb4f-0', tool_calls=[{'name': 'search_patent', 'args': {'query': '专利风险评估方法 侵权分析 技术可行性'}, 'id': 'call_00_bJuxbK2hDA79XgpdlM04HS6X', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 612, 'output_tokens': 310, 'total_tokens': 922, 'input_token_details': {'cache_read': 320}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="专利搜索结果: 找到与 '专利风险评估方法 侵权分析 技术可行性' 相关的 3 项专利...", name='search_patent', id='57e36725-e732-445d-82e5-9673ee68ab4b', tool_call_id='call_00_bJuxbK2hDA79XgpdlM04HS6X'), AIMessage(content='现在让我为您分析一下技术可行性评估的具体方法：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 109, 'prompt_tokens': 964, 'total_tokens': 1073, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 320}, 'prompt_cache_hit_tokens': 320, 'prompt_cache_miss_tokens': 644}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '563ea96d-7469-4c9e-bf62-3b30d246b835', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--37a1ad65-0e6e-4662-92c2-20778a44e744-0', tool_calls=[{'name': 'analyze_technology', 'args': {'tech_desc': '专利风险评估技术包括：1. 现有技术检索与分析，2. 权利要求比对，3. 侵权可能性评估，4. 自由实施分析，5. 风险等级划分，6. 规避设计建议，7. 专利布局策略制定'}, 'id': 'call_00_UqfKQTdQxqvdLI1hDveecZm9', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 964, 'output_tokens': 109, 'total_tokens': 1073, 'input_token_details': {'cache_read': 320}, 'output_token_details': {}})]}
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2025-12-03 01:20:18,992 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


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4.1.2 PIIMiddleware PII信息脱敏

中间件类型

before_model - 模型调用前中间件

本示例展示如何使用 PIIMiddleware 来自动检测和脱敏个人身份信息（PII），保护用户隐私和数据安全。

核心特性

1. 自动PII检测：使用 from langchain.agents.middleware import PIIMiddleware
2. 智能脱敏：自动识别并处理敏感信息
3. 多种策略：支持 block、redact、mask、hash 四种处理策略
4. 无缝集成：在模型调用前自动处理，对业务逻辑透明

工作原理

在模型调用前，中间件会自动：

1. 扫描消息内容，识别指定类型的PII信息
2. 根据策略处理敏感信息（阻止/脱敏/遮蔽/哈希）
3. 将处理后的消息传递给模型

支持的PII类型

• email：电子邮件地址
• credit_card：信用卡号
• ip：IP地址
• mac_address：MAC地址
• url：URL地址

处理策略

• block：阻止包含PII的消息
• redact：完全移除PII信息
• mask：部分遮蔽PII信息
• hash：将PII转换为哈希值

预期结果

• 脱敏前：”我的银行卡号是4532-1234-5678-9010”
• 脱敏后：”银行卡号是****-****-****-9010“

# ========================================
# LangChain 1.0 信用卡PII掩码中间件实战
# ========================================
import os
from typing import Annotated
from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import PIIMiddleware
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_core.tools import tool, BaseTool
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from pydantic import BaseModel, Field
import re
from dotenv import load_dotenv

# ==================== 1. 加载环境 ====================
load_dotenv(override=True)

# ==================== 2. 定义模拟工具 ====================
@tool
def verify_credit_card(card_number: Annotated[str, "信用卡号"]) -> dict:
    """
    验证信用卡号有效性（模拟工具）
    注意：实际生产环境中不应接收真实卡号
    """
    # 工具接收到的参数已经是掩码后的
    print(f"工具接收到的卡号: {card_number}")

    # 模拟验证逻辑
    if len(card_number) >= 16:  # 掩码后的长度也足够判断
        return {
            "is_valid": True,
            "card_type": "Visa",
            "masked_card": card_number
        }
    return {"is_valid": False}

@tool
def process_payment(card_number: str, amount: float) -> str:
    """
    处理信用卡支付（模拟工具）
    """
    print(f"支付工具接收到的卡号: {card_number}")
    return f"支付成功！金额: ${amount}, 卡号: {card_number}"

@tool
def search_user_history(user_id: str) -> str:
    """查询用户历史记录"""
    return f"用户 {user_id} 的历史订单：订单123, 订单456"

# 工具列表
tools: list[BaseTool] = [verify_credit_card, process_payment, search_user_history]

# ==================== 3. 定义用户上下文 ====================
class UserContext(BaseModel):
    """用户上下文 Schema"""
    user_id: str = Field(..., description="用户唯一标识")
    department: str = Field(..., description="所属部门")
    security_level: str = Field(default="normal", description="安全级别")

# ==================== 4. 配置 PIIMiddleware ====================
# 核心配置：信用卡掩码中间件
piim_credit_card = PIIMiddleware(
    "credit_card",
    detector=r"\b(?:\d{4}[-\s]?){3}\d{4}\b",  # 匹配格式: 1234-5678-9012-3456
    strategy="mask",       # 掩码策略
    apply_to_input=True,   # 对输入消息进行掩码
    apply_to_output=False,  # 不对工具输出进行掩码（工具返回的是业务结果）
)

# ==================== 5. 创建智能体 ====================
agent = create_agent(
    # 主模型：用于决策和对话
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.2),

    # 工具列表
    tools=tools,

    # 中间件：只启用PII掩码（生产环境可添加日志等）
    middleware=[
        piim_credit_card,  # 信用卡掩码中间件
    ],

    # 启用上下文
    context_schema=UserContext,

    # 调试模式
    debug=True,
)

# ==================== 6. 测试用例与执行 ====================
def test_credit_card_masking():
    """测试信用卡掩码全流程"""

    print("=" * 60)
    print("测试场景：用户尝试使用信用卡支付")
    print("=" * 60)

    # 测试输入：包含多种信用卡格式
    test_query = """
    请帮我验证以下信用卡是否有效：
    我的卡号是 4532-1234-5678-9010，另外备用卡是 4532123456781234。
    请检查这两张卡，然后处理一笔 99.99 美元的支付。
    """

    print(f"\n【原始用户输入】\n{test_query}\n")

    # 执行 Agent
    result = agent.invoke(
        # 消息列表
        {"messages": [HumanMessage(content=test_query)]},

        # 上下文（必须）
        context=UserContext(
            user_id="user_789",
            department="财务部",
            security_level="high"
        ),

        # 配置（可选）
        config={"configurable": {"thread_id": "session_cc_001"}}
    )

    print("\n【Agent 最终返回的消息】")
    final_message = result["messages"][-1]
    if isinstance(final_message, AIMessage):
        print(f"角色: {final_message.type}")
        print(f"内容: {final_message.content}")

        # 检查工具调用
        if hasattr(final_message, 'tool_calls') and final_message.tool_calls:
            print("\n【工具调用记录】")
            for tc in final_message.tool_calls:
                print(f"- 工具: {tc['name']}")
                print(f"  参数: {tc['args']}")

    return result

test_credit_card_masking()

============================================================
测试场景：用户尝试使用信用卡支付
============================================================

【原始用户输入】

    请帮我验证以下信用卡是否有效：
    我的卡号是 4532-1234-5678-9010，另外备用卡是 4532123456781234。
    请检查这两张卡，然后处理一笔 99.99 美元的支付。

[values] {'messages': [HumanMessage(content='\n    请帮我验证以下信用卡是否有效：\n    我的卡号是 4532-1234-5678-9010，另外备用卡是 4532123456781234。\n    请检查这两张卡，然后处理一笔 99.99 美元的支付。\n    ', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='8df30d6f-094d-4eb1-929e-0bb093b93d7d')]}
[updates] {'PIIMiddleware[credit_card].before_model': {'messages': [HumanMessage(content='\n    请帮我验证以下信用卡是否有效：\n    我的卡号是 ****-****-****-9010，另外备用卡是 ************1234。\n    请检查这两张卡，然后处理一笔 99.99 美元的支付。\n    ', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='8df30d6f-094d-4eb1-929e-0bb093b93d7d')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='\n    请帮我验证以下信用卡是否有效：\n    我的卡号是 ****-****-****-9010，另外备用卡是 ************1234。\n    请检查这两张卡，然后处理一笔 99.99 美元的支付。\n    ', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='8df30d6f-094d-4eb1-929e-0bb093b93d7d')]}


2025-12-03 01:23:11,629 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我注意到您提供了两个信用卡号，但为了保护您的隐私，您已经将大部分数字隐藏了。为了验证信用卡的有效性并进行支付处理，我需要完整的信用卡号码。\n\n您提供的卡号格式是：\n1. ****-****-****-9010\n2. ************1234\n\n为了使用验证工具，我需要完整的16位信用卡号码。您能否提供完整的卡号？或者如果您希望我使用特定的测试卡号进行演示，我可以使用一些标准的测试卡号来展示验证过程。\n\n另外，关于支付金额，您提到要处理99.99美元的支付，我需要知道您希望使用哪张卡进行支付。\n\n请提供完整信息后，我将为您：\n1. 验证信用卡的有效性\n2. 处理99.99美元的支付', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 156, 'prompt_tokens': 483, 'total_tokens': 639, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 291}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '1c5d5711-3d4a-47b7-8cce-74fe548c7459', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--a23ce3fd-9e4f-443a-8619-bb3f064b4213-0', usage_metadata={'input_tokens': 483, 'output_tokens': 156, 'total_tokens': 639, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='\n    请帮我验证以下信用卡是否有效：\n    我的卡号是 ****-****-****-9010，另外备用卡是 ************1234。\n    请检查这两张卡，然后处理一笔 99.99 美元的支付。\n    ', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='8df30d6f-094d-4eb1-929e-0bb093b93d7d'), AIMessage(content='我注意到您提供了两个信用卡号，但为了保护您的隐私，您已经将大部分数字隐藏了。为了验证信用卡的有效性并进行支付处理，我需要完整的信用卡号码。\n\n您提供的卡号格式是：\n1. ****-****-****-9010\n2. ************1234\n\n为了使用验证工具，我需要完整的16位信用卡号码。您能否提供完整的卡号？或者如果您希望我使用特定的测试卡号进行演示，我可以使用一些标准的测试卡号来展示验证过程。\n\n另外，关于支付金额，您提到要处理99.99美元的支付，我需要知道您希望使用哪张卡进行支付。\n\n请提供完整信息后，我将为您：\n1. 验证信用卡的有效性\n2. 处理99.99美元的支付', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 156, 'prompt_tokens': 483, 'total_tokens': 639, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 291}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '1c5d5711-3d4a-47b7-8cce-74fe548c7459', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--a23ce3fd-9e4f-443a-8619-bb3f064b4213-0', usage_metadata={'input_tokens': 483, 'output_tokens': 156, 'total_tokens': 639, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}
[updates] {'PIIMiddleware[credit_card].after_model': None}

【Agent 最终返回的消息】
角色: ai
内容: 我注意到您提供了两个信用卡号，但为了保护您的隐私，您已经将大部分数字隐藏了。为了验证信用卡的有效性并进行支付处理，我需要完整的信用卡号码。

您提供的卡号格式是：
1. ****-****-****-9010
2. ************1234

为了使用验证工具，我需要完整的16位信用卡号码。您能否提供完整的卡号？或者如果您希望我使用特定的测试卡号进行演示，我可以使用一些标准的测试卡号来展示验证过程。

另外，关于支付金额，您提到要处理99.99美元的支付，我需要知道您希望使用哪张卡进行支付。

请提供完整信息后，我将为您：
1. 验证信用卡的有效性
2. 处理99.99美元的支付

{'messages': [HumanMessage(content='\n    请帮我验证以下信用卡是否有效：\n    我的卡号是 ****-****-****-9010，另外备用卡是 ************1234。\n    请检查这两张卡，然后处理一笔 99.99 美元的支付。\n    ', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='8df30d6f-094d-4eb1-929e-0bb093b93d7d'),
  AIMessage(content='我注意到您提供了两个信用卡号，但为了保护您的隐私，您已经将大部分数字隐藏了。为了验证信用卡的有效性并进行支付处理，我需要完整的信用卡号码。\n\n您提供的卡号格式是：\n1. ****-****-****-9010\n2. ************1234\n\n为了使用验证工具，我需要完整的16位信用卡号码。您能否提供完整的卡号？或者如果您希望我使用特定的测试卡号进行演示，我可以使用一些标准的测试卡号来展示验证过程。\n\n另外，关于支付金额，您提到要处理99.99美元的支付，我需要知道您希望使用哪张卡进行支付。\n\n请提供完整信息后，我将为您：\n1. 验证信用卡的有效性\n2. 处理99.99美元的支付', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 156, 'prompt_tokens': 483, 'total_tokens': 639, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 291}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '1c5d5711-3d4a-47b7-8cce-74fe548c7459', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--a23ce3fd-9e4f-443a-8619-bb3f064b4213-0', usage_metadata={'input_tokens': 483, 'output_tokens': 156, 'total_tokens': 639, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}

4.1.3 ModelCallLimitMiddleware 模型调用限制

中间件类型

before_model - 模型调用前中间件

本示例展示如何使用 ModelCallLimitMiddleware 来限制 Agent 的模型调用次数，防止死循环或意外的高消耗。

核心特性

1. 安全防护：防止 Agent 陷入无限循环
2. 简单配置：通过 max_calls 参数设置最大调用次数
3. 自动熔断：达到限制后自动停止并返回错误或特定消息

工作原理

中间件会跟踪当前会话中的模型调用次数。当调用次数达到设定的阈值时，中间件会阻止后续的模型调用，并引发异常或返回预设的响应。

预期结果

• 正常情况：调用次数未超限，正常执行
• 超限情况：抛出 ModelCallLimitExceeded 异常或停止执行

# ==================== ModelCallLimitMiddleware 完整实现 ====================

from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import ModelCallLimitMiddleware
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import HumanMessage
# 
from langchain_core.runnables import ensure_config
from pydantic import BaseModel, Field
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv(override=True)

# ==================== 1. 定义工具 ====================
@tool
def complex_calculation(x: int) -> int:
    """执行复杂计算"""
    return x * 2

@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """获取天气信息"""
    return f"{city}的天气：晴天，温度25°C"

tools = [complex_calculation, get_weather]

# ==================== 2. 定义上下文 ====================
class UserContext(BaseModel):
    user_id: str = Field(..., description="用户唯一标识")

# ==================== 3. 配置中间件 ====================
limit_middleware = ModelCallLimitMiddleware(
    run_limit=3,  # 每次运行最多调用模型3次
    exit_behavior='error'  # 超限时抛出异常
)

# ==================== 4. 创建 Agent ====================
agent = create_agent(
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.1),
    tools=tools,
    middleware=[limit_middleware],
    context_schema=UserContext,
    debug=False,  # 关闭调试模式以减少输出
)

# ==================== 5. 执行测试 ====================
def run_limit_test():
    """测试 ModelCallLimitMiddleware 触发逻辑"""

    # 设计一个需要多次模型调用的任务
    query = """
    请按照以下步骤执行：
    1. 计算 5 的两倍
    2. 用第一步的结果再计算两倍
    3. 用第二步的结果再计算两倍
    4. 用第三步的结果再计算两倍
    5. 最后告诉我北京的天气

    请一步一步执行，每次只做一个计算。
    """

    print("=" * 60)
    print("ModelCallLimitMiddleware 测试")
    print("=" * 60)
    print(f"\n【输入】\n{query.strip()}\n")

    model_call_count = 0
    limit_triggered = False
    final_output = None

    try:
        for chunk in agent.stream(
            {"messages": [HumanMessage(content=query)]},
            context=UserContext(user_id="user_limit_test"),
            config=ensure_config({"configurable": {"thread_id": "thread_limit_001"}}),
            stream_mode="updates"
        ):
            if isinstance(chunk, dict):
                for key, value in chunk.items():
                    # 统计模型调用，这里进行了修改，in模式会把中间件节点算进去，==模式才是只算模型调用
                    if "model" == str(key).lower():
                        model_call_count += 1

                    # 检测中间件触发
                    if "ModelCallLimitMiddleware" in str(key):
                        limit_triggered = True

                    # 获取最终输出
                    if isinstance(value, dict) and "messages" in value:
                        messages = value["messages"]
                        if messages and hasattr(messages[-1], 'content'):
                            final_output = messages[-1].content

        print(f"【输出】\n{final_output}\n")

    except Exception as e:
        print(f"【输出】\n执行被中断: {str(e)}\n")

        if "limit" in str(e).lower() or "exceeded" in str(e).lower():
            limit_triggered = True

    # 输出触发结果
    print("=" * 60)
    print(f"模型调用次数: {model_call_count}")
    print(f"中间件触发: {'✅ 是 (达到 run_limit=3 限制)' if limit_triggered else '❌ 否'}")
    print("=" * 60)

# ==================== 6. 运行测试 ====================
run_limit_test()

/opt/anaconda3/envs/langchain/lib/python3.11/site-packages/tqdm/auto.py:21: TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets. See https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html
  from .autonotebook import tqdm as notebook_tqdm


============================================================
ModelCallLimitMiddleware 测试
============================================================

【输入】
请按照以下步骤执行：
    1. 计算 5 的两倍
    2. 用第一步的结果再计算两倍
    3. 用第二步的结果再计算两倍
    4. 用第三步的结果再计算两倍
    5. 最后告诉我北京的天气

    请一步一步执行，每次只做一个计算。

【输出】
执行被中断: Model call limits exceeded: run limit (3/3)

============================================================
模型调用次数: 3
中间件触发: ✅ 是 (达到 run_limit=3 限制)
============================================================

4.2 wrap_model_call (包裹模型调用)

4.2.1 ContextEditingMiddleware 管理上下文大小

中间件类型

wrap_model_call - 模型调用包装中间件

概述

本示例展示如何使用 ContextEditingMiddleware 来自动管理上下文大小，通过清理旧的工具调用结果来防止超出 token 限制。

核心特性

1. 自动上下文管理：当 token 数量超过阈值时自动清理旧的工具结果
2. 灵活配置：支持自定义触发阈值、保留数量、排除工具等
3. 智能清理：保留最近的 N 个工具结果，清理较旧的内容
4. 无缝集成：在模型调用前自动处理，对业务逻辑透明

工作原理

当消息历史的 token 数量超过配置的阈值时，中间件会自动：

1. 统计当前消息的 token 数量
2. 如果超过阈值，清理旧的工具调用结果
3. 保留最近的 N 个工具结果
4. 将清理后的消息传递给模型

ClearToolUsesEdit 配置参数

• trigger: 触发清理的 token 阈值（默认 100,000）
• keep: 保留最近的 N 个工具结果（默认 3）
• clear_at_least: 最少清理的 token 数量（默认 0）
• clear_tool_inputs: 是否清理工具调用的输入参数（默认 False）
• exclude_tools: 排除不清理的工具列表（默认空）
• placeholder: 清理后的占位符文本（默认 “[cleared]”）

预期结果

• 未超限：保留所有工具调用结果
• 超限后：自动清理旧的工具结果，只保留最近的 N 个

# ==================== ContextEditingMiddleware 完整实现 ====================

from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import ContextEditingMiddleware
from langchain.agents.middleware.context_editing import ClearToolUsesEdit
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import HumanMessage
# ensure_config 作用：确保在 Runnable 中获取到正确的配置
from langchain_core.runnables import ensure_config
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from pydantic import BaseModel, Field
from dotenv import load_dotenv
import logging

# ==================== 1. 配置日志 ====================
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
load_dotenv(override=True)

# ==================== 2. 定义工具 ====================
@tool
def search_database(query: str) -> str:
    """搜索数据库并返回大量结果"""
    # 每次返回约 1000 个字符（约 250 tokens）
    result = f"搜索 '{query}' 的结果：\n"
    result += "\n".join([f"记录 {i}: 这是关于 {query} 的详细信息，包含大量文本内容..." * 5 for i in range(10)])
    logger.info(f"search_database 被调用，查询: {query}，返回约 {len(result)} 字符")
    return result

@tool
def analyze_data(data_id: str) -> str:
    """分析数据并返回详细报告"""
    # 每次返回约 1000 个字符（约 250 tokens）
    result = f"数据 {data_id} 的分析报告：\n"
    result += "详细分析内容包括统计数据、趋势分析、异常检测等..." * 20
    logger.info(f"analyze_data 被调用，数据ID: {data_id}，返回约 {len(result)} 字符")
    return result

@tool
def generate_report(topic: str) -> str:
    """生成报告"""
    result = f"关于 '{topic}' 的报告：\n"
    result += "报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等..." * 15
    logger.info(f"generate_report 被调用，主题: {topic}，返回约 {len(result)} 字符")
    return result

tools = [search_database, analyze_data, generate_report]

# ==================== 3. 定义上下文 ====================
class UserContext(BaseModel):
    user_id: str = Field(..., description="用户唯一标识")

# ==================== 4. 配置中间件 ====================
# 关键：设置较低的触发阈值，确保能够触发清理
custom_context_middleware = ContextEditingMiddleware(
    edits=[
        ClearToolUsesEdit(
            trigger=800,  # 当 token 数超过 800 时触发清理（约 3-4 次工具调用后）
            keep=1,  # 只保留最近的 1 个工具结果
            clear_at_least=0,  # 清理所有超出keep数量的内容
            clear_tool_inputs=False,  # 不清理工具输入参数
            exclude_tools=["generate_report"],  # 不清理 generate_report 的结果
            placeholder="[已清理以节省空间]",  # 自定义占位符
        )
    ],
    token_count_method="approximate"  # 使用近似计数（更快）
)

# ==================== 5. 创建 Agent（使用 checkpointer 来累积消息）====================
agent = create_agent(
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.1),
    tools=tools,
    middleware=[
        custom_context_middleware,  # 使用自定义配置
    ],
    context_schema=UserContext,  # 定义上下文参数，这里是 UserContext
    checkpointer=MemorySaver(),  # 关键：使用 checkpointer 来保存消息历史
    debug=True,  # 开启调试模式以观察中间件行为
)

# ==================== 6. 执行测试 ====================
def run_context_editing_test():
    """
    测试 ContextEditingMiddleware 的上下文清理功能

    场景：在同一个线程中执行多次查询，累积消息历史，触发上下文清理
    """
    logger.info("开始 ContextEditingMiddleware 测试")
    logger.info("配置: trigger=800 tokens, keep=1, exclude_tools=['generate_report']")
    logger.info("策略: 在同一线程中执行多次查询，累积消息历史")

    # 使用同一个 thread_id 来累积消息，ensure_config 确保在 Runnable 中获取到正确的配置
    config = ensure_config({"configurable": {"thread_id": "session_context_accumulate"}})

    # 初始化上下文，这里是 UserContext
    context = UserContext(user_id="user_context_test")

    # 定义测试查询
    queries = [
        "请搜索数据库中关于 'AI技术' 的信息",
        "请分析数据 'dataset_001'",
        "请搜索数据库中关于 '机器学习' 的信息",
        "请分析数据 'dataset_002'",
        "请生成关于 '人工智能发展趋势' 的报告",
    ]

    # 记录中间件是否触发
    middleware_triggered = False

    for i, query in enumerate(queries, 1):
        logger.info(f"\n{'='*60}")
        logger.info(f"第 {i} 次查询: {query}")
        logger.info(f"{'='*60}")

        try:
            # 执行查询
            result = agent.invoke(
                {"messages": [HumanMessage(content=query)]},
                context=context,
                config=config
            )

            # 检查消息历史
            messages = result.get("messages", [])
            logger.info(f"当前消息数量: {len(messages)}")

            # 检查是否有被清理的消息
            cleared_count = sum(
                1 for msg in messages
                if hasattr(msg, 'response_metadata')
                and msg.response_metadata.get("context_editing", {}).get("cleared")
            )

            # 检查是否触发了中间件，如果触发了，就设置 middleware_triggered 为 True
            if cleared_count > 0:
                middleware_triggered = True
                logger.info(f"✅ 检测到 {cleared_count} 个工具结果已被清理！")

        except Exception as e:
            logger.error(f"查询 {i} 出错: {e}")
            import traceback
            traceback.print_exc()

    # 输出最终结果
    logger.info("\n" + "=" * 60)
    logger.info("测试完成")
    logger.info(f"中间件触发: {'✅ 是 - 旧工具结果已被清理' if middleware_triggered else '❌ 否 - 未达到触发阈值'}")
    logger.info("=" * 60)

    # 说明
    print("\n" + "=" * 60)
    print("ContextEditingMiddleware 工作原理说明")
    print("=" * 60)
    print("1. 使用 checkpointer 在同一线程中累积消息历史")
    print("2. 当消息历史超过 800 tokens 时触发清理")
    print("3. 只保留最近的 1 个工具调用结果")
    print("4. 'generate_report' 工具的结果不会被清理（exclude_tools）")
    print("5. 被清理的内容会被替换为 '[已清理以节省空间]'")
    print("6. 每个工具返回约 250 tokens，3-4 次调用后应触发清理")
    print("=" * 60 + "\n")

# ==================== 7. 运行测试 ====================
run_context_editing_test()

2025-12-03 01:43:13,448 - INFO - 开始 ContextEditingMiddleware 测试
2025-12-03 01:43:13,449 - INFO - 配置: trigger=800 tokens, keep=1, exclude_tools=['generate_report']
2025-12-03 01:43:13,449 - INFO - 策略: 在同一线程中执行多次查询，累积消息历史
2025-12-03 01:43:13,450 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:43:13,450 - INFO - 第 1 次查询: 请搜索数据库中关于 'AI技术' 的信息
2025-12-03 01:43:13,451 - INFO - ============================================================


[values] {'messages': [HumanMessage(content="请搜索数据库中关于 'AI技术' 的信息", additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c0b30915-031f-48d2-8c7e-015a80226710')]}


2025-12-03 01:43:13,761 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:43:16,163 - INFO - search_database 被调用，查询: AI技术，返回约 1674 字符
2025-12-03 01:43:16,215 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content="我来帮您搜索数据库中关于'AI技术'的信息。", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 56, 'prompt_tokens': 401, 'total_tokens': 457, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 209}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '89cf456a-ad98-4419-ae7e-c300e5f10873', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--21181167-996d-4cd9-90d7-a59780e57d34-0', tool_calls=[{'name': 'search_database', 'args': {'query': 'AI技术'}, 'id': 'call_00_CYYlGJ1vngBrXZdVbzaI4a6m', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 401, 'output_tokens': 56, 'total_tokens': 457, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content="请搜索数据库中关于 'AI技术' 的信息", additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c0b30915-031f-48d2-8c7e-015a80226710'), AIMessage(content="我来帮您搜索数据库中关于'AI技术'的信息。", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 56, 'prompt_tokens': 401, 'total_tokens': 457, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 209}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '89cf456a-ad98-4419-ae7e-c300e5f10873', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--21181167-996d-4cd9-90d7-a59780e57d34-0', tool_calls=[{'name': 'search_database', 'args': {'query': 'AI技术'}, 'id': 'call_00_CYYlGJ1vngBrXZdVbzaI4a6m', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 401, 'output_tokens': 56, 'total_tokens': 457, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content="搜索 'AI技术' 的结果：\n记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...", name='search_database', id='c7253fdf-cc5a-4aa3-a732-e06be8a3e2fb', tool_call_id='call_00_CYYlGJ1vngBrXZdVbzaI4a6m')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content="请搜索数据库中关于 'AI技术' 的信息", additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c0b30915-031f-48d2-8c7e-015a80226710'), AIMessage(content="我来帮您搜索数据库中关于'AI技术'的信息。", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 56, 'prompt_tokens': 401, 'total_tokens': 457, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 209}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '89cf456a-ad98-4419-ae7e-c300e5f10873', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--21181167-996d-4cd9-90d7-a59780e57d34-0', tool_calls=[{'name': 'search_database', 'args': {'query': 'AI技术'}, 'id': 'call_00_CYYlGJ1vngBrXZdVbzaI4a6m', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 401, 'output_tokens': 56, 'total_tokens': 457, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="搜索 'AI技术' 的结果：\n记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...", name='search_database', id='c7253fdf-cc5a-4aa3-a732-e06be8a3e2fb', tool_call_id='call_00_CYYlGJ1vngBrXZdVbzaI4a6m')]}


2025-12-03 01:43:20,892 - INFO - 当前消息数量: 4
2025-12-03 01:43:20,892 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:43:20,893 - INFO - 第 2 次查询: 请分析数据 'dataset_001'
2025-12-03 01:43:20,893 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:43:20,944 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content="搜索结果显示数据库中有大量关于'AI技术'的信息，共返回了10条记录。每条记录都包含详细的文本内容。\n\n从搜索结果来看，数据库中有丰富的AI技术相关信息。如果您需要：\n\n1. **分析特定数据**：我可以帮您分析某条记录的具体内容\n2. **生成报告**：我可以为您生成关于AI技术的综合报告\n3. **进一步搜索**：如果您想搜索更具体的AI技术子领域（如机器学习、深度学习、自然语言处理等），我可以帮您进行更精确的搜索\n\n您希望我如何处理这些搜索结果？或者您有更具体的需求吗？", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 126, 'prompt_tokens': 1381, 'total_tokens': 1507, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 448}, 'prompt_cache_hit_tokens': 448, 'prompt_cache_miss_tokens': 933}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '587bb9e1-6704-4016-86c6-b2fa62e4636e', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--e193048b-1d60-4bd1-a5ed-3de03df35f1f-0', usage_metadata={'input_tokens': 1381, 'output_tokens': 126, 'total_tokens': 1507, 'input_token_details': {'cache_read': 448}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content="请搜索数据库中关于 'AI技术' 的信息", additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c0b30915-031f-48d2-8c7e-015a80226710'), AIMessage(content="我来帮您搜索数据库中关于'AI技术'的信息。", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 56, 'prompt_tokens': 401, 'total_tokens': 457, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 209}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '89cf456a-ad98-4419-ae7e-c300e5f10873', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--21181167-996d-4cd9-90d7-a59780e57d34-0', tool_calls=[{'name': 'search_database', 'args': {'query': 'AI技术'}, 'id': 'call_00_CYYlGJ1vngBrXZdVbzaI4a6m', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 401, 'output_tokens': 56, 'total_tokens': 457, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="搜索 'AI技术' 的结果：\n记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 0: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 1: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 2: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 3: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 4: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 5: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 6: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 7: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 8: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...\n记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...记录 9: 这是关于 AI技术 的详细信息，包含大量文本内容...", name='search_database', id='c7253fdf-cc5a-4aa3-a732-e06be8a3e2fb', tool_call_id='call_00_CYYlGJ1vngBrXZdVbzaI4a6m'), AIMessage(content="搜索结果显示数据库中有大量关于'AI技术'的信息，共返回了10条记录。每条记录都包含详细的文本内容。\n\n从搜索结果来看，数据库中有丰富的AI技术相关信息。如果您需要：\n\n1. **分析特定数据**：我可以帮您分析某条记录的具体内容\n2. **生成报告**：我可以为您生成关于AI技术的综合报告\n3. **进一步搜索**：如果您想搜索更具体的AI技术子领域（如机器学习、深度学习、自然语言处理等），我可以帮您进行更精确的搜索\n\n您希望我如何处理这些搜索结果？或者您有更具体的需求吗？", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 126, 'prompt_tokens': 1381, 'total_tokens': 1507, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 448}, 'prompt_cache_hit_tokens': 448, 'prompt_cache_miss_tokens': 933}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '587bb9e1-6704-4016-86c6-b2fa62e4636e', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--e193048b-1d60-4bd1-a5ed-3de03df35f1f-0', usage_metadata={'input_tokens': 1381, 'output_tokens': 126, 'total_tokens': 1507, 'input_token_details': {'cache_read': 448}, 'output_token_details': {}})]}
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2025-12-03 01:43:23,540 - INFO - analyze_data 被调用，数据ID: dataset_001，返回约 542 字符
2025-12-03 01:43:23,596 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


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2025-12-03 01:43:29,793 - INFO - 当前消息数量: 8
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2025-12-03 01:43:29,793 - INFO - 第 3 次查询: 请搜索数据库中关于 '机器学习' 的信息
2025-12-03 01:43:29,793 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:43:29,839 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content="数据分析完成！我已经对 'dataset_001' 进行了详细分析，报告内容包括：\n\n1. **统计数据**：数据集的基本统计信息\n2. **趋势分析**：数据的变化趋势和模式识别\n3. **异常检测**：识别数据中的异常值和异常模式\n4. **其他分析内容**：包括数据质量评估、相关性分析等\n\n分析结果显示这是一个包含丰富信息的详细分析报告。如果您需要：\n\n1. **生成正式报告**：我可以为您生成关于这个数据集的正式分析报告\n2. **搜索相关数据**：如果您想查找与这个数据集相关的其他数据\n3. **分析其他数据集**：如果您还有其他数据集需要分析\n\n您希望我接下来为您做什么？", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 146, 'prompt_tokens': 1840, 'total_tokens': 1986, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 1536}, 'prompt_cache_hit_tokens': 1536, 'prompt_cache_miss_tokens': 304}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '2c50375f-0b4e-4867-bf81-10eb091e0973', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--de853180-109c-4241-8944-0dd821410711-0', usage_metadata={'input_tokens': 1840, 'output_tokens': 146, 'total_tokens': 1986, 'input_token_details': {'cache_read': 1536}, 'output_token_details': {}})]}}
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**生成正式报告**：我可以为您生成关于这个数据集的正式分析报告\n2. **搜索相关数据**：如果您想查找与这个数据集相关的其他数据\n3. **分析其他数据集**：如果您还有其他数据集需要分析\n\n您希望我接下来为您做什么？", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 146, 'prompt_tokens': 1840, 'total_tokens': 1986, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 1536}, 'prompt_cache_hit_tokens': 1536, 'prompt_cache_miss_tokens': 304}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '2c50375f-0b4e-4867-bf81-10eb091e0973', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--de853180-109c-4241-8944-0dd821410711-0', usage_metadata={'input_tokens': 1840, 'output_tokens': 146, 'total_tokens': 1986, 'input_token_details': {'cache_read': 1536}, 'output_token_details': {}}), HumanMessage(content="请搜索数据库中关于 '机器学习' 的信息", additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='b3ef9587-23df-469c-bcae-805748b243ae')]}


2025-12-03 01:43:32,608 - INFO - search_database 被调用，查询: 机器学习，返回约 1674 字符
2025-12-03 01:43:32,664 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


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2025-12-03 01:43:37,896 - INFO - 当前消息数量: 12
2025-12-03 01:43:37,896 - INFO - ✅ 检测到 2 个工具结果已被清理！
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2025-12-03 01:43:37,897 - INFO - 第 4 次查询: 请分析数据 'dataset_002'
2025-12-03 01:43:37,897 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:43:38,016 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content="搜索完成！数据库中共有10条关于'机器学习'的记录。每条记录都包含详细的文本内容。\n\n从搜索结果来看，数据库中有丰富的机器学习相关信息。如果您需要：\n\n1. **分析特定记录**：我可以帮您分析某条记录的具体内容\n2. **生成机器学习报告**：我可以为您生成关于机器学习的综合报告\n3. **搜索更具体的主题**：如果您想搜索机器学习的具体分支（如监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习等），我可以帮您进行更精确的搜索\n4. **对比分析**：如果您想对比机器学习与之前搜索的AI技术的关系\n\n您希望我如何处理这些搜索结果？或者您有更具体的需求吗？", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 143, 'prompt_tokens': 1834, 'total_tokens': 1977, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 640}, 'prompt_cache_hit_tokens': 640, 'prompt_cache_miss_tokens': 1194}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7691e7bb-4fcf-4ffa-8048-888e95007b85', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--2c778ed2-c62a-4fdf-b87e-bf78727bb16b-0', usage_metadata={'input_tokens': 1834, 'output_tokens': 143, 'total_tokens': 1977, 'input_token_details': {'cache_read': 640}, 'output_token_details': {}})]}}
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2025-12-03 01:43:40,636 - INFO - analyze_data 被调用，数据ID: dataset_002，返回约 542 字符
2025-12-03 01:43:40,702 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


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2025-12-03 01:43:46,220 - INFO - 当前消息数量: 16
2025-12-03 01:43:46,220 - INFO - ✅ 检测到 3 个工具结果已被清理！
2025-12-03 01:43:46,220 - INFO - 
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2025-12-03 01:43:46,221 - INFO - 第 5 次查询: 请生成关于 '人工智能发展趋势' 的报告
2025-12-03 01:43:46,221 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:43:46,290 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content="数据分析完成！我已经对 'dataset_002' 进行了详细分析，报告内容包括：\n\n1. **统计数据**：数据集的基本统计信息\n2. **趋势分析**：数据的变化趋势和模式识别  \n3. **异常检测**：识别数据中的异常值和异常模式\n4. **其他分析内容**：包括数据质量评估、相关性分析等\n\n分析结果显示这是一个包含丰富信息的详细分析报告。如果您需要：\n\n1. **生成正式报告**：我可以为您生成关于这个数据集的正式分析报告\n2. **对比分析**：如果您想对比 dataset_001 和 dataset_002 的分析结果\n3. **搜索相关数据**：如果您想查找与这个数据集相关的其他数据\n4. **分析其他数据集**：如果您还有其他数据集需要分析\n\n您希望我接下来为您做什么？", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 168, 'prompt_tokens': 1410, 'total_tokens': 1578, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 896}, 'prompt_cache_hit_tokens': 896, 'prompt_cache_miss_tokens': 514}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'c4103003-18e6-4699-ab10-9b900725b63b', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--afc110f8-2476-406c-8a30-f1183406cfa3-0', usage_metadata={'input_tokens': 1410, 'output_tokens': 168, 'total_tokens': 1578, 'input_token_details': {'cache_read': 896}, 'output_token_details': {}})]}}
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**对比分析**：如果您想对比机器学习与之前搜索的AI技术的关系\n\n您希望我如何处理这些搜索结果？或者您有更具体的需求吗？", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 143, 'prompt_tokens': 1834, 'total_tokens': 1977, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 640}, 'prompt_cache_hit_tokens': 640, 'prompt_cache_miss_tokens': 1194}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7691e7bb-4fcf-4ffa-8048-888e95007b85', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--2c778ed2-c62a-4fdf-b87e-bf78727bb16b-0', usage_metadata={'input_tokens': 1834, 'output_tokens': 143, 'total_tokens': 1977, 'input_token_details': {'cache_read': 640}, 'output_token_details': {}}), HumanMessage(content="请分析数据 'dataset_002'", additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='7f4306d4-288e-4375-b60f-50a77ca9d915'), AIMessage(content="我来帮您分析数据 'dataset_002'。", 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2025-12-03 01:43:48,606 - INFO - generate_report 被调用，主题: 人工智能发展趋势，返回约 379 字符
2025-12-03 01:43:48,660 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


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的报告：\n报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...报告内容包括背景介绍、现状分析、未来展望等...", name='generate_report', id='cd95c11c-6149-4bb9-b4be-9be736fb6bca', tool_call_id='call_00_7ldKQ4iXFc4h02VF7KF5wXuq')]}


2025-12-03 01:43:54,399 - INFO - 当前消息数量: 20
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2025-12-03 01:43:54,400 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:43:54,401 - INFO - 测试完成
2025-12-03 01:43:54,401 - INFO - 中间件触发: ✅ 是 - 旧工具结果已被清理
2025-12-03 01:43:54,402 - INFO - ============================================================


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content="报告生成完成！我已经为您生成了关于'人工智能发展趋势'的详细报告。\n\n报告内容包括：\n1. **背景介绍**：人工智能发展的历史背景和基础\n2. **现状分析**：当前人工智能技术的主要发展方向和应用领域\n3. **未来展望**：人工智能技术的未来发展趋势和潜在影响\n\n这是一个综合性的报告，涵盖了人工智能发展的多个方面。如果您需要：\n\n1. **更具体的报告**：比如专注于某个特定领域（如医疗AI、自动驾驶、AI伦理等）的发展趋势报告\n2. **数据支持**：如果您想基于之前搜索的AI技术和机器学习数据来生成更具体的分析报告\n3. **对比报告**：如果您想对比不同技术领域的发展趋势\n\n请告诉我您的具体需求，我可以为您生成更针对性的报告。", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 160, 'prompt_tokens': 1607, 'total_tokens': 1767, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 1152}, 'prompt_cache_hit_tokens': 1152, 'prompt_cache_miss_tokens': 455}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '63d251c6-49c8-4e34-9adc-3a1c2e22f5bf', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--00c6023a-f768-4e60-837c-d9f3f4978f7c-0', usage_metadata={'input_tokens': 1607, 'output_tokens': 160, 'total_tokens': 1767, 'input_token_details': {'cache_read': 1152}, 'output_token_details': {}})]}}
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**对比分析**：如果您想对比机器学习与之前搜索的AI技术的关系\n\n您希望我如何处理这些搜索结果？或者您有更具体的需求吗？", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 143, 'prompt_tokens': 1834, 'total_tokens': 1977, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 640}, 'prompt_cache_hit_tokens': 640, 'prompt_cache_miss_tokens': 1194}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7691e7bb-4fcf-4ffa-8048-888e95007b85', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--2c778ed2-c62a-4fdf-b87e-bf78727bb16b-0', usage_metadata={'input_tokens': 1834, 'output_tokens': 143, 'total_tokens': 1977, 'input_token_details': {'cache_read': 640}, 'output_token_details': {}}), HumanMessage(content="请分析数据 'dataset_002'", additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='7f4306d4-288e-4375-b60f-50a77ca9d915'), AIMessage(content="我来帮您分析数据 'dataset_002'。", 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**更具体的报告**：比如专注于某个特定领域（如医疗AI、自动驾驶、AI伦理等）的发展趋势报告\n2. **数据支持**：如果您想基于之前搜索的AI技术和机器学习数据来生成更具体的分析报告\n3. **对比报告**：如果您想对比不同技术领域的发展趋势\n\n请告诉我您的具体需求，我可以为您生成更针对性的报告。", additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 160, 'prompt_tokens': 1607, 'total_tokens': 1767, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 1152}, 'prompt_cache_hit_tokens': 1152, 'prompt_cache_miss_tokens': 455}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '63d251c6-49c8-4e34-9adc-3a1c2e22f5bf', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--00c6023a-f768-4e60-837c-d9f3f4978f7c-0', usage_metadata={'input_tokens': 1607, 'output_tokens': 160, 'total_tokens': 1767, 'input_token_details': {'cache_read': 1152}, 'output_token_details': {}})]}

============================================================
ContextEditingMiddleware 工作原理说明
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1. 使用 checkpointer 在同一线程中累积消息历史
2. 当消息历史超过 800 tokens 时触发清理
3. 只保留最近的 1 个工具调用结果
4. 'generate_report' 工具的结果不会被清理（exclude_tools）
5. 被清理的内容会被替换为 '[已清理以节省空间]'
6. 每个工具返回约 250 tokens，3-4 次调用后应触发清理
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4.2.2 ModelFallbackMiddleware 模型故障自动切换

中间件类型

wrap_model_call - 模型调用包装中间件

概述

本示例展示如何使用 ModelFallbackMiddleware 来实现模型故障自动切换，当主模型调用失败时自动尝试备用模型。

核心特性

1. 自动故障转移：主模型失败时自动切换到备用模型
2. 多级备份：支持配置多个备用模型，按顺序尝试
3. 无缝切换：对业务逻辑透明，自动处理重试逻辑
4. 提高可用性：显著提升系统的稳定性和可靠性

工作原理

当模型调用失败时，中间件会自动：

1. 捕获主模型的异常
2. 按顺序尝试备用模型
3. 返回第一个成功的模型响应
4. 如果所有模型都失败，抛出最后一个异常

配置参数

• first_model: 第一个备用模型（字符串名称或模型实例）
• additional_models: 额外的备用模型列表

预期结果

• 主模型成功：直接返回主模型结果
• 主模型失败：自动切换到备用模型，返回备用模型结果

# ==================== ModelFallbackMiddleware 完整实现 ====================

from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import ModelFallbackMiddleware
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_core.tools import tool
from pydantic import BaseModel, Field
from dotenv import load_dotenv
import logging

# ==================== 1. 配置日志 ====================
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
load_dotenv(override=True)

# ==================== 2. 定义工具 ====================
@tool
def calculate_sum(a: int, b: int) -> int:
    """计算两个数的和"""
    logger.info(f"calculate_sum 被调用: {a} + {b}")
    return a + b

@tool
def get_system_info() -> str:
    """获取系统信息"""
    logger.info("get_system_info 被调用")
    return "系统运行正常，CPU使用率: 45%, 内存使用率: 60%"

tools = [calculate_sum, get_system_info]

# ==================== 3. 定义上下文 ====================
class UserContext(BaseModel):
    user_id: str = Field(..., description="用户唯一标识")

# ==================== 4. 配置中间件 ====================
# 配置模型故障转移：主模型 -> 备用模型1 -> 备用模型2
# 注意：这里使用相同的模型作为演示，实际应用中应使用不同的模型
fallback_middleware = ModelFallbackMiddleware(
    ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.3),  # 第一个备用模型
    ChatDeepSeek(model="deepseek-reasoner", temperature=0.5),  # 第二个备用模型
)

# ==================== 5. 创建 Agent ====================
agent = create_agent(
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.1),  # 主模型
    tools=tools,
    middleware=[
        fallback_middleware,  # 添加故障转移中间件
    ],
    context_schema=UserContext,  # 定义上下文参数，这里是 UserContext
    debug=False,    # 关闭调试模式，避免在测试中输出详细信息
)

# ==================== 6. 执行测试 ====================
def run_fallback_test():
    """
    测试 ModelFallbackMiddleware 的故障转移功能

    场景：正常情况下使用主模型，模拟故障时自动切换到备用模型
    """
    logger.info("开始 ModelFallbackMiddleware 测试")
    logger.info("配置: 主模型(deepseek-chat) + 2个备用模型")

    # 测试场景1: 正常调用（主模型成功）
    logger.info("\n" + "="*60)
    logger.info("场景1: 正常调用 - 主模型应该成功处理")
    logger.info("="*60)

    query1 = "请计算 15 + 27 的结果"
    logger.info(f"查询: {query1}")

    try:
        result1 = agent.invoke(
            {"messages": [HumanMessage(content=query1)]},
            context=UserContext(user_id="user_fallback_test"),   # 加入上下文参数
            config=ensure_config({"configurable": {"thread_id": "session_fallback_001"}})  # 加入线程 ID
        )

        final_message = result1["messages"][-1]
        logger.info(f"✅ 场景1成功: {final_message.content[:100]}...")

    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ 场景1失败: {e}")

    # 测试场景2: 复杂查询
    logger.info("\n" + "="*60)
    logger.info("场景2: 复杂查询 - 测试模型处理能力")
    logger.info("="*60)

    query2 = "请先获取系统信息，然后计算 100 + 200 的结果，最后总结一下"
    logger.info(f"查询: {query2}")

    try:
        result2 = agent.invoke(
            {"messages": [HumanMessage(content=query2)]},
            context=UserContext(user_id="user_fallback_test"),
            config=ensure_config({"configurable": {"thread_id": "session_fallback_002"}})
        )

        final_message = result2["messages"][-1]
        logger.info(f"✅ 场景2成功: {final_message.content[:100]}...")

    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ 场景2失败: {e}")

    # 输出说明
    logger.info("\n" + "="*60)
    logger.info("测试完成")
    logger.info("="*60)

    print("\n" + "="*60)
    print("ModelFallbackMiddleware 工作原理说明")
    print("="*60)
    print("1. 主模型: deepseek-chat (temperature=0.1)")
    print("2. 备用模型1: deepseek-reasoner (temperature=0.3)")
    print("3. 备用模型2: deepseek-chat (temperature=0.5)")
    print("4. 当主模型调用失败时，自动尝试备用模型1")
    print("5. 如果备用模型1也失败，继续尝试备用模型2")
    print("6. 返回第一个成功的模型响应")
    print("7. 实际应用中应配置不同的模型提供商（如 OpenAI, Anthropic 等）")
    print("="*60 + "\n")

    print("\n💡 提示：")
    print("在生产环境中，建议配置不同提供商的模型，例如：")
    print("  主模型: openai:gpt-4o")
    print("  备用1: anthropic:claude-sonnet-4-5-20250929")
    print("  备用2: deepseek:deepseek-chat")
    print("这样可以在某个提供商服务中断时，自动切换到其他提供商。\n")

# ==================== 7. 运行测试 ====================
run_fallback_test()

2025-12-03 01:46:39,192 - INFO - 开始 ModelFallbackMiddleware 测试
2025-12-03 01:46:39,192 - INFO - 配置: 主模型(deepseek-chat) + 2个备用模型
2025-12-03 01:46:39,193 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:46:39,193 - INFO - 场景1: 正常调用 - 主模型应该成功处理
2025-12-03 01:46:39,193 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:46:39,193 - INFO - 查询: 请计算 15 + 27 的结果
2025-12-03 01:46:39,487 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:46:42,378 - INFO - calculate_sum 被调用: 15 + 27
2025-12-03 01:46:42,435 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:46:43,478 - INFO - ✅ 场景1成功: 15 + 27 的结果是 **42**。...
2025-12-03 01:46:43,479 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:46:43,479 - INFO - 场景2: 复杂查询 - 测试模型处理能力
2025-12-03 01:46:43,480 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:46:43,480 - INFO - 查询: 请先获取系统信息，然后计算 100 + 200 的结果，最后总结一下
2025-12-03 01:46:43,538 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:46:45,217 - INFO - get_system_info 被调用
2025-12-03 01:46:45,263 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:46:48,155 - INFO - calculate_sum 被调用: 100 + 200
2025-12-03 01:46:48,201 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:46:51,783 - INFO - ✅ 场景2成功: ## 总结

1. **系统信息**：系统运行正常，CPU使用率为45%，内存使用率为60%

2. **计算结果**：100 + 200 = 300

3. **总体情况**：
   - 系统状态良...
2025-12-03 01:46:51,784 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:46:51,784 - INFO - 测试完成
2025-12-03 01:46:51,784 - INFO - ============================================================

​
​ ============================================================
​ ModelFallbackMiddleware 工作原理说明
​ ============================================================
​ 1. 主模型: deepseek-chat (temperature=0.1)
​ 2. 备用模型1: deepseek-reasoner (temperature=0.3)
​ 3. 备用模型2: deepseek-chat (temperature=0.5)
​ 4. 当主模型调用失败时，自动尝试备用模型1
​ 5. 如果备用模型1也失败，继续尝试备用模型2
​ 6. 返回第一个成功的模型响应
​ 7. 实际应用中应配置不同的模型提供商（如 OpenAI, Anthropic 等）
​ ============================================================

​
​ 💡 提示：
​ 在生产环境中，建议配置不同提供商的模型，例如：
​ 主模型: openai:gpt-4o
​ 备用1: anthropic:claude-sonnet-4-5-20250929
​ 备用2: deepseek:deepseek-chat
​ 这样可以在某个提供商服务中断时，自动切换到其他提供商。

4.2.3 LLMToolSelectorMiddleware 智能工具选择

中间件类型

wrap_model_call - 模型调用包装中间件

概述

本示例展示如何使用 LLMToolSelectorMiddleware 来智能选择最相关的工具，当 Agent 拥有大量工具时，自动筛选出最相关的工具子集。

核心特性

1. 智能工具筛选：使用 LLM 分析查询并选择最相关的工具
2. 减少 Token 消耗：只将相关工具传递给主模型，降低成本
3. 提高准确性：帮助主模型聚焦于正确的工具，提升响应质量
4. 灵活配置：支持限制工具数量、指定必选工具、自定义选择模型

工作原理

在主模型调用前，中间件会自动：

1. 使用选择模型分析用户查询
2. 从所有可用工具中选择最相关的 N 个工具
3. 将筛选后的工具列表传递给主模型
4. 主模型只能看到和使用被选中的工具

配置参数

• model: 用于工具选择的模型（默认使用主模型）
• system_prompt: 工具选择的系统提示词
• max_tools: 最多选择的工具数量（默认无限制）
• always_include: 始终包含的工具名称列表（不计入 max_tools 限制）

预期结果

• 工具数量减少：从 10+ 个工具筛选到 2-3 个最相关的工具
• Token 使用降低：减少传递给主模型的工具描述，节省成本
• 响应质量提升：主模型更容易选择正确的工具

# ==================== LLMToolSelectorMiddleware 完整实现 ====================

from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import LLMToolSelectorMiddleware
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.runnables import ensure_config
from pydantic import BaseModel, Field
from dotenv import load_dotenv
import logging

# ==================== 1. 配置日志 ====================
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
load_dotenv(override=True)

# ==================== 2. 定义多个工具（模拟大量工具场景）====================
@tool
def search_weather(city: str) -> str:
    """查询指定城市的天气信息"""
    logger.info(f"search_weather 被调用: {city}")
    return f"{city}的天气：晴天，温度25°C，湿度60%"

@tool
def search_news(topic: str) -> str:
    """搜索指定主题的最新新闻"""
    logger.info(f"search_news 被调用: {topic}")
    return f"关于'{topic}'的最新新闻：今日头条新闻内容..."

@tool
def calculate_math(expression: str) -> str:
    """计算数学表达式的结果"""
    logger.info(f"calculate_math 被调用: {expression}")
    try:
        result = eval(expression)
        return f"计算结果: {expression} = {result}"
    except:
        return "计算错误"

@tool
def translate_text(text: str, target_lang: str) -> str:
    """将文本翻译成目标语言"""
    logger.info(f"translate_text 被调用: {text} -> {target_lang}")
    return f"翻译结果: [模拟翻译到{target_lang}]"

@tool
def search_database(query: str) -> str:
    """在数据库中搜索信息"""
    logger.info(f"search_database 被调用: {query}")
    return f"数据库搜索结果: 找到3条关于'{query}'的记录"

@tool
def send_email(recipient: str, subject: str) -> str:
    """发送电子邮件"""
    logger.info(f"send_email 被调用: {recipient}, {subject}")
    return f"邮件已发送给 {recipient}"

@tool
def get_stock_price(symbol: str) -> str:
    """获取股票价格"""
    logger.info(f"get_stock_price 被调用: {symbol}")
    return f"股票 {symbol} 当前价格: $150.25"

@tool
def book_meeting(date: str, time: str) -> str:
    """预订会议室"""
    logger.info(f"book_meeting 被调用: {date} {time}")
    return f"会议室已预订: {date} {time}"

# 所有工具列表（模拟拥有大量工具的场景）
all_tools = [
    search_weather,
    search_news,
    calculate_math,
    translate_text,
    search_database,
    send_email,
    get_stock_price,
    book_meeting,
]

# ==================== 3. 定义上下文 ====================
class UserContext(BaseModel):
    user_id: str = Field(..., description="用户唯一标识")

# ==================== 4. 配置中间件 ====================
# 配置工具选择中间件：使用 LLM 智能选择最相关的工具
tool_selector_middleware = LLMToolSelectorMiddleware(
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.1),  # 使用较小的模型进行工具选择
    max_tools=3,  # 最多选择3个工具
    always_include=["calculate_math"],  # 始终包含数学计算工具
    system_prompt="分析用户查询，选择最相关的工具。优先选择直接相关的工具。"
)

# ==================== 5. 创建 Agent ====================
agent = create_agent(
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.2),  # 主模型
    tools=all_tools,  # 提供所有8个工具
    middleware=[
        tool_selector_middleware,  # 添加工具选择中间件
    ],
    context_schema=UserContext,
    debug=True,  # 开启调试模式以观察工具选择过程
)

# ==================== 6. 执行测试 ====================
def run_tool_selector_test():
    """
    测试 LLMToolSelectorMiddleware 的智能工具选择功能

    场景：从8个工具中智能选择最相关的3个工具
    """
    logger.info("开始 LLMToolSelectorMiddleware 测试")
    logger.info(f"配置: 总共 {len(all_tools)} 个工具，最多选择 3 个，始终包含 calculate_math")

    test_queries = [
        "北京今天的天气怎么样？",
        "帮我计算 123 + 456 的结果",
        "查询苹果公司的股票价格",
        "搜索关于人工智能的最新新闻",
    ]

    for i, query in enumerate(test_queries, 1):
        logger.info("\n" + "="*60)
        logger.info(f"测试场景 {i}: {query}")
        logger.info("="*60)

        try:
            result = agent.invoke(
                {"messages": [HumanMessage(content=query)]},
                context=UserContext(user_id="user_selector_test"),
                config=ensure_config({"configurable": {"thread_id": f"session_selector_{i:03d}"}})
            )

            final_message = result["messages"][-1]
            logger.info(f"✅ 场景 {i} 完成")
            logger.info(f"响应摘要: {final_message.content[:80]}...")

        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ 场景 {i} 失败: {e}")
            import traceback
            traceback.print_exc()

    # 输出说明
    logger.info("\n" + "="*60)
    logger.info("测试完成")
    logger.info("="*60)

    print("\n" + "="*60)
    print("LLMToolSelectorMiddleware 工作原理说明")
    print("="*60)
    print("1. Agent 配置了 8 个不同功能的工具")
    print("2. 中间件使用 LLM 分析用户查询")
    print("3. 从 8 个工具中智能选择最相关的 3 个")
    print("4. calculate_math 工具始终被包含（always_include）")
    print("5. 主模型只能看到被选中的工具")
    print("6. 这样可以减少 token 消耗，提高响应质量")
    print("="*60 + "\n")

    print("\n💡 优势：")
    print("- Token 节省：只传递相关工具描述，减少约 60-70% 的工具相关 token")
    print("- 准确性提升：主模型更容易选择正确的工具")
    print("- 成本降低：减少 API 调用成本")
    print("- 可扩展性：支持数十甚至上百个工具的场景\n")

# ==================== 7. 运行测试 ====================
run_tool_selector_test()

2025-12-03 01:50:45,231 - INFO - 开始 LLMToolSelectorMiddleware 测试
2025-12-03 01:50:45,231 - INFO - 配置: 总共 8 个工具，最多选择 3 个，始终包含 calculate_math
2025-12-03 01:50:45,232 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:50:45,232 - INFO - 测试场景 1: 北京今天的天气怎么样？
2025-12-03 01:50:45,232 - INFO - ============================================================


[values] {'messages': [HumanMessage(content='北京今天的天气怎么样？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='6bf6f248-f2ee-42d2-8d14-b82715594ab9')]}


2025-12-03 01:50:45,549 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:50:47,546 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:50:49,956 - INFO - search_weather 被调用: 北京
2025-12-03 01:50:50,008 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我来帮您查询北京今天的天气情况。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 52, 'prompt_tokens': 348, 'total_tokens': 400, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 156}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '39b4377a-3be5-4491-9563-1ce72b93bc59', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--49a81dc1-ef60-493b-a8c4-94cb03084f44-0', tool_calls=[{'name': 'search_weather', 'args': {'city': '北京'}, 'id': 'call_00_6kq9X6BrjuSsXBICTF9FcNdv', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 348, 'output_tokens': 52, 'total_tokens': 400, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='北京今天的天气怎么样？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='6bf6f248-f2ee-42d2-8d14-b82715594ab9'), AIMessage(content='我来帮您查询北京今天的天气情况。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 52, 'prompt_tokens': 348, 'total_tokens': 400, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 156}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '39b4377a-3be5-4491-9563-1ce72b93bc59', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--49a81dc1-ef60-493b-a8c4-94cb03084f44-0', tool_calls=[{'name': 'search_weather', 'args': {'city': '北京'}, 'id': 'call_00_6kq9X6BrjuSsXBICTF9FcNdv', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 348, 'output_tokens': 52, 'total_tokens': 400, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='北京的天气：晴天，温度25°C，湿度60%', name='search_weather', id='9bf645eb-3d80-44d3-8825-79f27eea8302', tool_call_id='call_00_6kq9X6BrjuSsXBICTF9FcNdv')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='北京今天的天气怎么样？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='6bf6f248-f2ee-42d2-8d14-b82715594ab9'), AIMessage(content='我来帮您查询北京今天的天气情况。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 52, 'prompt_tokens': 348, 'total_tokens': 400, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 156}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '39b4377a-3be5-4491-9563-1ce72b93bc59', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--49a81dc1-ef60-493b-a8c4-94cb03084f44-0', tool_calls=[{'name': 'search_weather', 'args': {'city': '北京'}, 'id': 'call_00_6kq9X6BrjuSsXBICTF9FcNdv', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 348, 'output_tokens': 52, 'total_tokens': 400, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='北京的天气：晴天，温度25°C，湿度60%', name='search_weather', id='9bf645eb-3d80-44d3-8825-79f27eea8302', tool_call_id='call_00_6kq9X6BrjuSsXBICTF9FcNdv')]}


2025-12-03 01:50:52,426 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:50:55,308 - INFO - ✅ 场景 1 完成
2025-12-03 01:50:55,308 - INFO - 响应摘要: 根据查询结果，北京今天的天气情况如下：

- **天气状况**：晴天 ☀️
- **温度**：25°C
- **湿度**：60%

今天北京天气不错，是晴朗的好...
2025-12-03 01:50:55,308 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:50:55,309 - INFO - 测试场景 2: 帮我计算 123 + 456 的结果
2025-12-03 01:50:55,309 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:50:55,378 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='根据查询结果，北京今天的天气情况如下：\n\n- **天气状况**：晴天 ☀️\n- **温度**：25°C\n- **湿度**：60%\n\n今天北京天气不错，是晴朗的好天气，温度25°C比较舒适，湿度适中。适合外出活动！', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 61, 'prompt_tokens': 430, 'total_tokens': 491, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 384}, 'prompt_cache_hit_tokens': 384, 'prompt_cache_miss_tokens': 46}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '9bf787e4-83c4-4800-9236-48bb802689a6', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--b0915e2b-9d93-421e-bd52-e9d9eb7b789a-0', usage_metadata={'input_tokens': 430, 'output_tokens': 61, 'total_tokens': 491, 'input_token_details': {'cache_read': 384}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='北京今天的天气怎么样？', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='6bf6f248-f2ee-42d2-8d14-b82715594ab9'), AIMessage(content='我来帮您查询北京今天的天气情况。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 52, 'prompt_tokens': 348, 'total_tokens': 400, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 156}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '39b4377a-3be5-4491-9563-1ce72b93bc59', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--49a81dc1-ef60-493b-a8c4-94cb03084f44-0', tool_calls=[{'name': 'search_weather', 'args': {'city': '北京'}, 'id': 'call_00_6kq9X6BrjuSsXBICTF9FcNdv', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 348, 'output_tokens': 52, 'total_tokens': 400, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='北京的天气：晴天，温度25°C，湿度60%', name='search_weather', id='9bf645eb-3d80-44d3-8825-79f27eea8302', tool_call_id='call_00_6kq9X6BrjuSsXBICTF9FcNdv'), AIMessage(content='根据查询结果，北京今天的天气情况如下：\n\n- **天气状况**：晴天 ☀️\n- **温度**：25°C\n- **湿度**：60%\n\n今天北京天气不错，是晴朗的好天气，温度25°C比较舒适，湿度适中。适合外出活动！', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 61, 'prompt_tokens': 430, 'total_tokens': 491, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 384}, 'prompt_cache_hit_tokens': 384, 'prompt_cache_miss_tokens': 46}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '9bf787e4-83c4-4800-9236-48bb802689a6', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--b0915e2b-9d93-421e-bd52-e9d9eb7b789a-0', usage_metadata={'input_tokens': 430, 'output_tokens': 61, 'total_tokens': 491, 'input_token_details': {'cache_read': 384}, 'output_token_details': {}})]}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='帮我计算 123 + 456 的结果', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c2d6bde5-239f-4f74-bae6-46684fccf65d')]}


2025-12-03 01:50:57,235 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:50:59,986 - INFO - calculate_math 被调用: 123 + 456


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我来帮你计算 123 + 456 的结果。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 57, 'prompt_tokens': 351, 'total_tokens': 408, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 159}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'c23c2811-8c00-4568-81dc-7f6d9c60e0a8', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--a1a88a60-26aa-47c9-98c9-3739797d30be-0', tool_calls=[{'name': 'calculate_math', 'args': {'expression': '123 + 456'}, 'id': 'call_00_hFNruBw67ZCADFszIqYwRh7a', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 351, 'output_tokens': 57, 'total_tokens': 408, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='帮我计算 123 + 456 的结果', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c2d6bde5-239f-4f74-bae6-46684fccf65d'), AIMessage(content='我来帮你计算 123 + 456 的结果。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 57, 'prompt_tokens': 351, 'total_tokens': 408, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 159}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'c23c2811-8c00-4568-81dc-7f6d9c60e0a8', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--a1a88a60-26aa-47c9-98c9-3739797d30be-0', tool_calls=[{'name': 'calculate_math', 'args': {'expression': '123 + 456'}, 'id': 'call_00_hFNruBw67ZCADFszIqYwRh7a', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 351, 'output_tokens': 57, 'total_tokens': 408, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='计算结果: 123 + 456 = 579', name='calculate_math', id='40109f95-fdd3-48a4-8ae5-5c2be610064a', tool_call_id='call_00_hFNruBw67ZCADFszIqYwRh7a')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='帮我计算 123 + 456 的结果', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c2d6bde5-239f-4f74-bae6-46684fccf65d'), AIMessage(content='我来帮你计算 123 + 456 的结果。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 57, 'prompt_tokens': 351, 'total_tokens': 408, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 159}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'c23c2811-8c00-4568-81dc-7f6d9c60e0a8', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--a1a88a60-26aa-47c9-98c9-3739797d30be-0', tool_calls=[{'name': 'calculate_math', 'args': {'expression': '123 + 456'}, 'id': 'call_00_hFNruBw67ZCADFszIqYwRh7a', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 351, 'output_tokens': 57, 'total_tokens': 408, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='计算结果: 123 + 456 = 579', name='calculate_math', id='40109f95-fdd3-48a4-8ae5-5c2be610064a', tool_call_id='call_00_hFNruBw67ZCADFszIqYwRh7a')]}


2025-12-03 01:51:00,186 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:51:02,583 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:51:03,847 - INFO - ✅ 场景 2 完成
2025-12-03 01:51:03,848 - INFO - 响应摘要: 123 + 456 的结果是 **579**。...
2025-12-03 01:51:03,848 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:51:03,849 - INFO - 测试场景 3: 查询苹果公司的股票价格
2025-12-03 01:51:03,849 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:51:03,896 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='123 + 456 的结果是 **579**。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 11, 'prompt_tokens': 435, 'total_tokens': 446, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 384}, 'prompt_cache_hit_tokens': 384, 'prompt_cache_miss_tokens': 51}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '681cac13-3094-4c54-85b3-2dd20c5ce24a', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--2c6f1e73-334f-4ce1-b07d-9f28be53cfc1-0', usage_metadata={'input_tokens': 435, 'output_tokens': 11, 'total_tokens': 446, 'input_token_details': {'cache_read': 384}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='帮我计算 123 + 456 的结果', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='c2d6bde5-239f-4f74-bae6-46684fccf65d'), AIMessage(content='我来帮你计算 123 + 456 的结果。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 57, 'prompt_tokens': 351, 'total_tokens': 408, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 159}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'c23c2811-8c00-4568-81dc-7f6d9c60e0a8', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--a1a88a60-26aa-47c9-98c9-3739797d30be-0', tool_calls=[{'name': 'calculate_math', 'args': {'expression': '123 + 456'}, 'id': 'call_00_hFNruBw67ZCADFszIqYwRh7a', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 351, 'output_tokens': 57, 'total_tokens': 408, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='计算结果: 123 + 456 = 579', name='calculate_math', id='40109f95-fdd3-48a4-8ae5-5c2be610064a', tool_call_id='call_00_hFNruBw67ZCADFszIqYwRh7a'), AIMessage(content='123 + 456 的结果是 **579**。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 11, 'prompt_tokens': 435, 'total_tokens': 446, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 384}, 'prompt_cache_hit_tokens': 384, 'prompt_cache_miss_tokens': 51}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '681cac13-3094-4c54-85b3-2dd20c5ce24a', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--2c6f1e73-334f-4ce1-b07d-9f28be53cfc1-0', usage_metadata={'input_tokens': 435, 'output_tokens': 11, 'total_tokens': 446, 'input_token_details': {'cache_read': 384}, 'output_token_details': {}})]}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='查询苹果公司的股票价格', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='245b197f-d9a5-4889-96dd-84f0f3bc538a')]}


2025-12-03 01:51:06,190 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:51:09,802 - INFO - ✅ 场景 3 完成
2025-12-03 01:51:09,802 - INFO - 响应摘要: 我目前无法查询苹果公司的股票价格。股票查询功能暂时不可用，您可以考虑通过以下方式获取苹果公司（AAPL）的股票信息：

1. 访问专业的财经网站或股票交易平台
...
2025-12-03 01:51:09,803 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:51:09,803 - INFO - 测试场景 4: 搜索关于人工智能的最新新闻
2025-12-03 01:51:09,803 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:51:09,851 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我目前无法查询苹果公司的股票价格。股票查询功能暂时不可用，您可以考虑通过以下方式获取苹果公司（AAPL）的股票信息：\n\n1. 访问专业的财经网站或股票交易平台\n2. 使用证券公司的官方应用\n3. 查看财经新闻网站\n\n如果您有其他需要帮助的问题，比如数学计算或其他我能协助的事项，请随时告诉我。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 79, 'prompt_tokens': 347, 'total_tokens': 426, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 155}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f612601b-ae92-4d0c-b65a-c7d0c0bca5ac', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--00a3028c-0457-40d8-9c1a-a4fb048967bb-0', usage_metadata={'input_tokens': 347, 'output_tokens': 79, 'total_tokens': 426, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='查询苹果公司的股票价格', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='245b197f-d9a5-4889-96dd-84f0f3bc538a'), AIMessage(content='我目前无法查询苹果公司的股票价格。股票查询功能暂时不可用，您可以考虑通过以下方式获取苹果公司（AAPL）的股票信息：\n\n1. 访问专业的财经网站或股票交易平台\n2. 使用证券公司的官方应用\n3. 查看财经新闻网站\n\n如果您有其他需要帮助的问题，比如数学计算或其他我能协助的事项，请随时告诉我。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 79, 'prompt_tokens': 347, 'total_tokens': 426, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 155}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f612601b-ae92-4d0c-b65a-c7d0c0bca5ac', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--00a3028c-0457-40d8-9c1a-a4fb048967bb-0', usage_metadata={'input_tokens': 347, 'output_tokens': 79, 'total_tokens': 426, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='搜索关于人工智能的最新新闻', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='8ed8339b-7a8c-43b5-ac78-d0d7b46aca2e')]}


2025-12-03 01:51:12,340 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:51:14,654 - INFO - search_news 被调用: 人工智能
2025-12-03 01:51:14,711 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我来为您搜索关于人工智能的最新新闻。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 51, 'prompt_tokens': 348, 'total_tokens': 399, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 156}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f2bfae31-46c7-45eb-afcd-5ecaee2a32e5', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--28c5cb58-2874-483a-a8e1-cb4a28d857c4-0', tool_calls=[{'name': 'search_news', 'args': {'topic': '人工智能'}, 'id': 'call_00_pmZKFPeNbdgGn1NQBKdwCjUQ', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 348, 'output_tokens': 51, 'total_tokens': 399, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='搜索关于人工智能的最新新闻', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='8ed8339b-7a8c-43b5-ac78-d0d7b46aca2e'), AIMessage(content='我来为您搜索关于人工智能的最新新闻。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 51, 'prompt_tokens': 348, 'total_tokens': 399, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 156}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f2bfae31-46c7-45eb-afcd-5ecaee2a32e5', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--28c5cb58-2874-483a-a8e1-cb4a28d857c4-0', tool_calls=[{'name': 'search_news', 'args': {'topic': '人工智能'}, 'id': 'call_00_pmZKFPeNbdgGn1NQBKdwCjUQ', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 348, 'output_tokens': 51, 'total_tokens': 399, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content="关于'人工智能'的最新新闻：今日头条新闻内容...", name='search_news', id='6866ebd2-ff30-4165-ac66-d7d16577a2d4', tool_call_id='call_00_pmZKFPeNbdgGn1NQBKdwCjUQ')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='搜索关于人工智能的最新新闻', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='8ed8339b-7a8c-43b5-ac78-d0d7b46aca2e'), AIMessage(content='我来为您搜索关于人工智能的最新新闻。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 51, 'prompt_tokens': 348, 'total_tokens': 399, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 156}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f2bfae31-46c7-45eb-afcd-5ecaee2a32e5', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--28c5cb58-2874-483a-a8e1-cb4a28d857c4-0', tool_calls=[{'name': 'search_news', 'args': {'topic': '人工智能'}, 'id': 'call_00_pmZKFPeNbdgGn1NQBKdwCjUQ', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 348, 'output_tokens': 51, 'total_tokens': 399, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="关于'人工智能'的最新新闻：今日头条新闻内容...", name='search_news', id='6866ebd2-ff30-4165-ac66-d7d16577a2d4', tool_call_id='call_00_pmZKFPeNbdgGn1NQBKdwCjUQ')]}


2025-12-03 01:51:17,011 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:51:22,064 - INFO - ✅ 场景 4 完成
2025-12-03 01:51:22,064 - INFO - 响应摘要: 我已经搜索到了关于人工智能的最新新闻。搜索结果显示了今日头条的相关新闻内容。不过，看起来返回的信息比较简略，没有显示具体的新闻标题和详细内容。

如果您想获取更...
2025-12-03 01:51:22,065 - INFO - 
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2025-12-03 01:51:22,065 - INFO - 测试完成
2025-12-03 01:51:22,066 - INFO - ============================================================


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我已经搜索到了关于人工智能的最新新闻。搜索结果显示了今日头条的相关新闻内容。不过，看起来返回的信息比较简略，没有显示具体的新闻标题和详细内容。\n\n如果您想获取更详细的人工智能相关新闻，我可以尝试：\n1. 搜索更具体的子主题，比如"AI技术发展"、"人工智能应用"、"AI伦理"等\n2. 或者您是否有特定的人工智能领域感兴趣？比如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等\n\n请告诉我您希望了解人工智能的哪个具体方面，我可以为您进行更精准的搜索。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 114, 'prompt_tokens': 536, 'total_tokens': 650, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 256}, 'prompt_cache_hit_tokens': 256, 'prompt_cache_miss_tokens': 280}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '525e7a7a-243f-492d-8071-ac1ef699b035', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--c4cc4f66-230b-4ff5-a8da-668d64ea6e2a-0', usage_metadata={'input_tokens': 536, 'output_tokens': 114, 'total_tokens': 650, 'input_token_details': {'cache_read': 256}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='搜索关于人工智能的最新新闻', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='8ed8339b-7a8c-43b5-ac78-d0d7b46aca2e'), AIMessage(content='我来为您搜索关于人工智能的最新新闻。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 51, 'prompt_tokens': 348, 'total_tokens': 399, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 156}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f2bfae31-46c7-45eb-afcd-5ecaee2a32e5', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--28c5cb58-2874-483a-a8e1-cb4a28d857c4-0', tool_calls=[{'name': 'search_news', 'args': {'topic': '人工智能'}, 'id': 'call_00_pmZKFPeNbdgGn1NQBKdwCjUQ', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 348, 'output_tokens': 51, 'total_tokens': 399, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="关于'人工智能'的最新新闻：今日头条新闻内容...", name='search_news', id='6866ebd2-ff30-4165-ac66-d7d16577a2d4', tool_call_id='call_00_pmZKFPeNbdgGn1NQBKdwCjUQ'), AIMessage(content='我已经搜索到了关于人工智能的最新新闻。搜索结果显示了今日头条的相关新闻内容。不过，看起来返回的信息比较简略，没有显示具体的新闻标题和详细内容。\n\n如果您想获取更详细的人工智能相关新闻，我可以尝试：\n1. 搜索更具体的子主题，比如"AI技术发展"、"人工智能应用"、"AI伦理"等\n2. 或者您是否有特定的人工智能领域感兴趣？比如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等\n\n请告诉我您希望了解人工智能的哪个具体方面，我可以为您进行更精准的搜索。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 114, 'prompt_tokens': 536, 'total_tokens': 650, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 256}, 'prompt_cache_hit_tokens': 256, 'prompt_cache_miss_tokens': 280}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '525e7a7a-243f-492d-8071-ac1ef699b035', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--c4cc4f66-230b-4ff5-a8da-668d64ea6e2a-0', usage_metadata={'input_tokens': 536, 'output_tokens': 114, 'total_tokens': 650, 'input_token_details': {'cache_read': 256}, 'output_token_details': {}})]}

============================================================
LLMToolSelectorMiddleware 工作原理说明
============================================================
1. Agent 配置了 8 个不同功能的工具
2. 中间件使用 LLM 分析用户查询
3. 从 8 个工具中智能选择最相关的 3 个
4. calculate_math 工具始终被包含（always_include）
5. 主模型只能看到被选中的工具
6. 这样可以减少 token 消耗，提高响应质量
============================================================

​
​ 💡 优势：
​ - Token 节省：只传递相关工具描述，减少约 60-70% 的工具相关 token
​ - 准确性提升：主模型更容易选择正确的工具
​ - 成本降低：减少 API 调用成本
​ - 可扩展性：支持数十甚至上百个工具的场景

4.3 wrap_tool_call (包裹工具调用)

4.3.1 ToolRetryMiddleware自动重试工具调用

中间件类型

wrap_tool_call - 工具调用包装中间件

概述

本示例展示如何使用 ToolRetryMiddleware 来自动重试失败的工具调用，提高系统的稳定性和可靠性。

核心特性

1. 自动重试：工具调用失败时自动重试，无需手动处理
2. 指数退避：支持指数退避策略，避免过度请求
3. 灵活配置：可配置重试次数、退避因子、延迟时间等
4. 异常过滤：支持只重试特定类型的异常
5. 工具级控制：可以针对特定工具配置重试策略

工作原理

当工具调用失败时，中间件会自动：

1. 捕获工具调用异常
2. 检查是否应该重试（基于异常类型和重试次数）
3. 等待一段时间（使用指数退避策略）
4. 重新执行工具调用
5. 返回成功结果或最终失败消息

配置参数

• max_retries: 最大重试次数（默认 2）
• tools: 应用重试的工具列表（默认所有工具）
• retry_on: 应该重试的异常类型或判断函数
• on_failure: 失败时的处理方式（’raise’ 或 ‘return_message’ 或自定义函数）
• backoff_factor: 退避因子（默认 2.0）
• initial_delay: 初始延迟时间（默认 1.0 秒）
• max_delay: 最大延迟时间（默认 60.0 秒）
• jitter: 是否添加随机抖动（默认 True）

预期结果

• 临时故障：自动重试后成功执行
• 持续故障：达到最大重试次数后返回友好的错误消息

# ==================== ToolRetryMiddleware 完整实现 ====================

from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import ToolRetryMiddleware
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.runnables import ensure_config
from pydantic import BaseModel, Field
from dotenv import load_dotenv
import logging
import random

# ==================== 1. 配置日志 ====================
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
load_dotenv(override=True)

# ==================== 2. 定义工具（模拟可能失败的工具）====================
# 全局计数器，用于模拟间歇性故障
call_counts = {}

@tool
def unreliable_api_call(query: str) -> str:
    """
    模拟不稳定的 API 调用
    前2次调用会失败，第3次成功
    """
    if 'unreliable_api_call' not in call_counts:
        call_counts['unreliable_api_call'] = 0

    call_counts['unreliable_api_call'] += 1
    attempt = call_counts['unreliable_api_call']

    logger.info(f"unreliable_api_call 第 {attempt} 次调用: {query}")

    # 前2次调用失败
    if attempt <= 2:
        logger.warning(f"模拟 API 调用失败（第 {attempt} 次尝试）")
        raise ConnectionError(f"API 连接失败（尝试 {attempt}/3）")

    # 第3次成功
    logger.info(f"✅ API 调用成功（第 {attempt} 次尝试）")
    return f"API 查询成功: '{query}' 的结果数据"

@tool
def stable_tool(data: str) -> str:
    """稳定的工具，总是成功"""
    logger.info(f"stable_tool 被调用: {data}")
    return f"处理完成: {data}"

@tool
def random_failure_tool(input_text: str) -> str:
    """
    随机失败的工具
    50% 概率失败
    """
    logger.info(f"random_failure_tool 被调用: {input_text}")

    if random.random() < 0.5:
        logger.warning("模拟随机失败")
        raise RuntimeError("随机错误：服务暂时不可用")

    logger.info("✅ 随机工具调用成功")
    return f"随机工具处理结果: {input_text}"

tools = [unreliable_api_call, stable_tool, random_failure_tool]

# ==================== 3. 定义上下文 ====================
class UserContext(BaseModel):
    user_id: str = Field(..., description="用户唯一标识")

# ==================== 4. 配置中间件 ====================
# 配置工具重试中间件：自动重试失败的工具调用
retry_middleware = ToolRetryMiddleware(
    max_retries=3,  # 最多重试3次
    tools=["unreliable_api_call", "random_failure_tool"],  # 只对这两个工具启用重试
    retry_on=(ConnectionError, RuntimeError),  # 只重试这些异常
    on_failure="return_message",  # 失败时返回友好消息而不是抛出异常
    backoff_factor=1.5,  # 退避因子，每次重试延迟增加1.5倍
    initial_delay=0.5,  # 初始延迟0.5秒
    max_delay=5.0,  # 最大延迟5秒
    jitter=True,  # 添加随机抖动，避免同时重试
)

# ==================== 5. 创建 Agent ====================
agent = create_agent(
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.2),
    tools=tools,
    middleware=[
        retry_middleware,  # 添加重试中间件
    ],
    context_schema=UserContext,
    debug=False,
)

# ==================== 6. 执行测试 ====================
def run_retry_test():
    """
    测试 ToolRetryMiddleware 的自动重试功能

    场景：测试不稳定工具的自动重试机制
    """
    logger.info("开始 ToolRetryMiddleware 测试")
    logger.info("配置: max_retries=3, 对 unreliable_api_call 和 random_failure_tool 启用重试")

    # 重置计数器
    call_counts.clear()

    # 测试场景1: 不稳定的 API 调用（前2次失败，第3次成功）
    logger.info("\n" + "="*60)
    logger.info("场景1: 测试不稳定的 API 调用（应该在重试后成功）")
    logger.info("="*60)

    query1 = "请调用 unreliable_api_call 查询用户数据"
    logger.info(f"查询: {query1}")

    try:
        result1 = agent.invoke(
            {"messages": [HumanMessage(content=query1)]},
            context=UserContext(user_id="user_retry_test"),
            config=ensure_config({"configurable": {"thread_id": "session_retry_001"}})
        )

        final_message = result1["messages"][-1]
        logger.info(f"✅ 场景1完成")
        logger.info(f"响应: {final_message.content[:100]}...")

    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ 场景1失败: {e}")

    # 测试场景2: 稳定工具（不需要重试）
    logger.info("\n" + "="*60)
    logger.info("场景2: 测试稳定工具（不需要重试）")
    logger.info("="*60)

    query2 = "请使用 stable_tool 处理数据"
    logger.info(f"查询: {query2}")

    try:
        result2 = agent.invoke(
            {"messages": [HumanMessage(content=query2)]},
            context=UserContext(user_id="user_retry_test"),
            config=ensure_config({"configurable": {"thread_id": "session_retry_002"}})
        )

        final_message = result2["messages"][-1]
        logger.info(f"✅ 场景2完成")
        logger.info(f"响应: {final_message.content[:100]}...")

    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ 场景2失败: {e}")

    # 输出说明
    logger.info("\n" + "="*60)
    logger.info("测试完成")
    logger.info("="*60)

    print("\n" + "="*60)
    print("ToolRetryMiddleware 工作原理说明")
    print("="*60)
    print("1. unreliable_api_call 工具前2次调用失败")
    print("2. 中间件自动捕获 ConnectionError 异常")
    print("3. 使用指数退避策略等待后重试")
    print("4. 第3次调用成功，返回结果")
    print("5. stable_tool 工具始终成功，不需要重试")
    print("6. 重试机制对业务逻辑完全透明")
    print("="*60 + "\n")

    print("\n💡 重试策略：")
    print("- 第1次重试延迟: 0.5秒 × 1.5^0 = 0.5秒")
    print("- 第2次重试延迟: 0.5秒 × 1.5^1 = 0.75秒")
    print("- 第3次重试延迟: 0.5秒 × 1.5^2 = 1.125秒")
    print("- 添加随机抖动避免雷鸣群效应")
    print("\n🎯 适用场景：")
    print("- 网络请求不稳定")
    print("- 外部 API 限流")
    print("- 数据库连接超时")
    print("- 临时性服务故障\n")

# ==================== 7. 运行测试 ====================
run_retry_test()

2025-12-03 01:54:17,991 - INFO - 开始 ToolRetryMiddleware 测试
2025-12-03 01:54:17,991 - INFO - 配置: max_retries=3, 对 unreliable_api_call 和 random_failure_tool 启用重试
2025-12-03 01:54:17,991 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:54:17,991 - INFO - 场景1: 测试不稳定的 API 调用（应该在重试后成功）
2025-12-03 01:54:17,992 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:54:17,992 - INFO - 查询: 请调用 unreliable_api_call 查询用户数据
2025-12-03 01:54:18,300 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:54:22,446 - INFO - unreliable_api_call 第 1 次调用: 用户数据
2025-12-03 01:54:22,447 - WARNING - 模拟 API 调用失败（第 1 次尝试）
2025-12-03 01:54:22,853 - INFO - unreliable_api_call 第 2 次调用: 用户数据
2025-12-03 01:54:22,854 - WARNING - 模拟 API 调用失败（第 2 次尝试）
2025-12-03 01:54:23,617 - INFO - unreliable_api_call 第 3 次调用: 用户数据
2025-12-03 01:54:23,618 - INFO - ✅ API 调用成功（第 3 次尝试）
2025-12-03 01:54:23,675 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:54:26,617 - INFO - ✅ 场景1完成
2025-12-03 01:54:26,618 - INFO - 响应: 很好！API 调用成功了，返回了用户数据的查询结果。看起来这次调用是第一次尝试就成功了，而不是像描述中说的前两次会失败。可能这个工具的失败模式已经改变了，或者描述与实际行为不一致。

您还需要对返回的...
2025-12-03 01:54:26,619 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:54:26,619 - INFO - 场景2: 测试稳定工具（不需要重试）
2025-12-03 01:54:26,620 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:54:26,620 - INFO - 查询: 请使用 stable_tool 处理数据
2025-12-03 01:54:26,670 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:54:29,952 - INFO - ✅ 场景2完成
2025-12-03 01:54:29,953 - INFO - 响应: 我看到您想使用 stable_tool 处理数据，不过我需要知道您想要处理的具体数据内容。stable_tool 需要一个 "data" 参数，您可以告诉我：

1. 您想要处理什么数据？
2. 数据...
2025-12-03 01:54:29,954 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:54:29,954 - INFO - 测试完成
2025-12-03 01:54:29,954 - INFO - ============================================================

​
​ ============================================================
​ ToolRetryMiddleware 工作原理说明
​ ============================================================
​ 1. unreliable_api_call 工具前2次调用失败
​ 2. 中间件自动捕获 ConnectionError 异常
​ 3. 使用指数退避策略等待后重试
​ 4. 第3次调用成功，返回结果
​ 5. stable_tool 工具始终成功，不需要重试
​ 6. 重试机制对业务逻辑完全透明
​ ============================================================

​
​ 💡 重试策略：
​ - 第1次重试延迟: 0.5秒 × 1.5^0 = 0.5秒
​ - 第2次重试延迟: 0.5秒 × 1.5^1 = 0.75秒
​ - 第3次重试延迟: 0.5秒 × 1.5^2 = 1.125秒
​ - 添加随机抖动避免雷鸣群效应
​
🎯 适用场景：
- 网络请求不稳定
- 外部 API 限流
- 数据库连接超时
- 临时性服务故障

4.3.2 LLMToolEmulator 模拟工具执行

中间件类型

wrap_tool_call - 工具调用包装中间件

概述

本示例展示如何使用 LLMToolEmulator 来使用 LLM 模拟工具执行，而不是真正调用工具。这对于测试、演示和开发非常有用。

核心特性

1. LLM 模拟执行：使用 LLM 生成模拟的工具执行结果
2. 选择性模拟：可以选择模拟特定工具或所有工具
3. 安全测试：在不执行真实操作的情况下测试 Agent 逻辑
4. 快速原型：无需实现真实工具即可测试 Agent 流程

工作原理

当工具被调用时，中间件会自动：

1. 拦截工具调用请求
2. 检查该工具是否在模拟列表中
3. 使用 LLM 根据工具描述和参数生成模拟结果
4. 返回模拟结果而不是执行真实工具

配置参数

• tools: 要模拟的工具列表（工具名称或 BaseTool 实例）
  • None: 模拟所有工具（默认）
  • []: 不模拟任何工具
  • ["tool1", "tool2"]: 只模拟指定的工具
• model: 用于模拟的 LLM 模型（默认 anthropic:claude-sonnet-4-5-20250929）

预期结果

• 模拟工具：返回 LLM 生成的模拟结果，不执行真实操作
• 非模拟工具：正常执行真实工具代码

# ==================== LLMToolEmulator 完整实现 ====================

from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import LLMToolEmulator
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.runnables import ensure_config
from pydantic import BaseModel, Field
from dotenv import load_dotenv
import logging

# ==================== 1. 配置日志 ====================
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
load_dotenv(override=True)

# ==================== 2. 定义工具 ====================
@tool
def send_real_email(recipient: str, subject: str, body: str) -> str:
    """
    发送真实邮件（在测试中会被模拟）
    实际生产环境中这会真正发送邮件
    """
    logger.info(f"⚠️ send_real_email 被真实调用: {recipient}")
    # 这里应该是真实的邮件发送逻辑
    return f"真实邮件已发送给 {recipient}，主题: {subject}"

@tool
def charge_credit_card(card_number: str, amount: float) -> str:
    """
    真实扣款（在测试中会被模拟）
    实际生产环境中这会真正扣款
    """
    logger.info(f"⚠️ charge_credit_card 被真实调用: ${amount}")
    # 这里应该是真实的支付逻辑
    return f"已从卡号 {card_number} 扣款 ${amount}"

@tool
def delete_database_record(record_id: str) -> str:
    """
    删除数据库记录（在测试中会被模拟）
    实际生产环境中这会真正删除数据
    """
    logger.info(f"⚠️ delete_database_record 被真实调用: {record_id}")
    # 这里应该是真实的数据库删除逻辑
    return f"记录 {record_id} 已从数据库中删除"

@tool
def safe_query_tool(query: str) -> str:
    """
    安全的查询工具（不会被模拟，真实执行）
    """
    logger.info(f"✅ safe_query_tool 被真实调用: {query}")
    return f"查询结果: 找到关于 '{query}' 的 5 条记录"

tools = [send_real_email, charge_credit_card, delete_database_record, safe_query_tool]

# ==================== 3. 定义上下文 ====================
class UserContext(BaseModel):
    user_id: str = Field(..., description="用户唯一标识")

# ==================== 4. 配置中间件 ====================
# 配置工具模拟中间件：使用 LLM 模拟危险操作，避免真实执行
emulator_middleware = LLMToolEmulator(
    tools=["send_real_email", "charge_credit_card", "delete_database_record"],  # 只模拟这些危险工具
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.7),  # 使用 DeepSeek 进行模拟
)

# ==================== 5. 创建 Agent ====================
agent = create_agent(
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.2),
    tools=tools,
    middleware=[
        emulator_middleware,  # 添加工具模拟中间件
    ],
    context_schema=UserContext,
    debug=True,  # 开启调试模式以观察模拟过程
)

# ==================== 6. 执行测试 ====================
def run_emulator_test():
    """
    测试 LLMToolEmulator 的工具模拟功能

    场景：测试危险操作的模拟执行，确保不会真实执行
    """
    logger.info("开始 LLMToolEmulator 测试")
    logger.info("配置: 模拟 send_real_email, charge_credit_card, delete_database_record")
    logger.info("safe_query_tool 不被模拟，会真实执行")

    test_scenarios = [
        ("场景1: 发送邮件（应该被模拟）", "请发送邮件给 [email protected]，主题是测试邮件"),
        ("场景2: 信用卡扣款（应该被模拟）", "请从卡号 1234-5678-9012-3456 扣款 99.99 美元"),
        ("场景3: 删除数据（应该被模拟）", "请删除数据库中 ID 为 record_123 的记录"),
        ("场景4: 安全查询（应该真实执行）", "请查询用户信息"),
    ]

    for i, (scenario_name, query) in enumerate(test_scenarios, 1):
        logger.info("\n" + "="*60)
        logger.info(scenario_name)
        logger.info("="*60)
        logger.info(f"查询: {query}")

        try:
            result = agent.invoke(
                {"messages": [HumanMessage(content=query)]},
                context=UserContext(user_id="user_emulator_test"),
                config=ensure_config({"configurable": {"thread_id": f"session_emulator_{i:03d}"}})
            )

            final_message = result["messages"][-1]
            logger.info(f"✅ {scenario_name} 完成")
            logger.info(f"响应摘要: {final_message.content[:80]}...")

        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ {scenario_name} 失败: {e}")
            import traceback
            traceback.print_exc()

    # 输出说明
    logger.info("\n" + "="*60)
    logger.info("测试完成")
    logger.info("="*60)

    print("\n" + "="*60)
    print("LLMToolEmulator 工作原理说明")
    print("="*60)
    print("1. send_real_email, charge_credit_card, delete_database_record 被 LLM 模拟")
    print("2. 这些工具的代码不会被真实执行")
    print("3. LLM 根据工具描述和参数生成合理的模拟结果")
    print("4. safe_query_tool 不在模拟列表中，会真实执行")
    print("5. 日志中可以看到哪些工具被真实调用（⚠️）或模拟（无标记）")
    print("="*60 + "\n")

    print("\n🎯 使用场景：")
    print("- 测试环境：避免执行危险操作（删除、扣款、发送邮件等）")
    print("- 快速原型：无需实现真实工具即可测试 Agent 流程")
    print("- 演示系统：展示功能而不触发真实操作")
    print("- 开发调试：在开发阶段模拟外部 API 调用")
    print("\n💡 最佳实践：")
    print("- 在测试环境中模拟所有危险操作")
    print("- 在生产环境中移除模拟中间件")
    print("- 使用环境变量控制是否启用模拟")
    print("- 模拟结果应该尽可能接近真实结果\n")

# ==================== 7. 运行测试 ====================
run_emulator_test()

2025-12-03 01:56:17,088 - INFO - 开始 LLMToolEmulator 测试
2025-12-03 01:56:17,088 - INFO - 配置: 模拟 send_real_email, charge_credit_card, delete_database_record
2025-12-03 01:56:17,088 - INFO - safe_query_tool 不被模拟，会真实执行
2025-12-03 01:56:17,088 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:56:17,089 - INFO - 场景1: 发送邮件（应该被模拟）
2025-12-03 01:56:17,089 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:56:17,089 - INFO - 查询: 请发送邮件给 [email protected]，主题是测试邮件


[values] {'messages': [HumanMessage(content='请发送邮件给 [email protected]，主题是测试邮件', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='93a3caee-ff58-42b6-beda-b53a475a52f0')]}


2025-12-03 01:56:17,400 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:56:19,560 - INFO - ✅ 场景1: 发送邮件（应该被模拟） 完成
2025-12-03 01:56:19,560 - INFO - 响应摘要: 我可以帮您发送邮件给 [email protected]，主题为"测试邮件"。不过，我还需要邮件正文内容才能完成发送。请问您希望邮件正文写什么内容呢？...
2025-12-03 01:56:19,561 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:56:19,561 - INFO - 场景2: 信用卡扣款（应该被模拟）
2025-12-03 01:56:19,561 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:56:19,561 - INFO - 查询: 请从卡号 1234-5678-9012-3456 扣款 99.99 美元
2025-12-03 01:56:19,628 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我可以帮您发送邮件给 [email protected]，主题为"测试邮件"。不过，我还需要邮件正文内容才能完成发送。请问您希望邮件正文写什么内容呢？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 38, 'prompt_tokens': 537, 'total_tokens': 575, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 345}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '9d77050d-62ec-4a48-968f-8b047708f08d', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--5f553ac4-6fc5-465f-a48e-17fa5582ec57-0', usage_metadata={'input_tokens': 537, 'output_tokens': 38, 'total_tokens': 575, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请发送邮件给 [email protected]，主题是测试邮件', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='93a3caee-ff58-42b6-beda-b53a475a52f0'), AIMessage(content='我可以帮您发送邮件给 [email protected]，主题为"测试邮件"。不过，我还需要邮件正文内容才能完成发送。请问您希望邮件正文写什么内容呢？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 38, 'prompt_tokens': 537, 'total_tokens': 575, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 192}, 'prompt_cache_hit_tokens': 192, 'prompt_cache_miss_tokens': 345}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '9d77050d-62ec-4a48-968f-8b047708f08d', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--5f553ac4-6fc5-465f-a48e-17fa5582ec57-0', usage_metadata={'input_tokens': 537, 'output_tokens': 38, 'total_tokens': 575, 'input_token_details': {'cache_read': 192}, 'output_token_details': {}})]}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请从卡号 1234-5678-9012-3456 扣款 99.99 美元', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='820b3ce0-874a-4860-87e6-5f4d295a8af1')]}


2025-12-03 01:56:24,052 - INFO - ✅ 场景2: 信用卡扣款（应该被模拟） 完成
2025-12-03 01:56:24,052 - INFO - 响应摘要: 我注意到您想要从卡号 1234-5678-9012-3456 扣款 99.99 美元。不过，我需要提醒您，在真实环境中执行此操作会实际从您的信用卡中扣除这笔金额...
2025-12-03 01:56:24,053 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:56:24,053 - INFO - 场景3: 删除数据（应该被模拟）
2025-12-03 01:56:24,053 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:56:24,054 - INFO - 查询: 请删除数据库中 ID 为 record_123 的记录
2025-12-03 01:56:24,115 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我注意到您想要从卡号 1234-5678-9012-3456 扣款 99.99 美元。不过，我需要提醒您，在真实环境中执行此操作会实际从您的信用卡中扣除这笔金额。\n\n为了确保这是您的真实意图，请您确认：\n1. 这确实是您想要进行的扣款操作\n2. 金额 99.99 美元是正确的\n3. 卡号 1234-5678-9012-3456 是正确的\n\n如果您确认要进行此操作，请明确告知我，我将为您执行扣款。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 122, 'prompt_tokens': 549, 'total_tokens': 671, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 512}, 'prompt_cache_hit_tokens': 512, 'prompt_cache_miss_tokens': 37}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '67a3fc49-0442-473a-ad15-e1fa267af316', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--95fb55d6-8ade-41d0-b115-4b27018e7495-0', usage_metadata={'input_tokens': 549, 'output_tokens': 122, 'total_tokens': 671, 'input_token_details': {'cache_read': 512}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请从卡号 1234-5678-9012-3456 扣款 99.99 美元', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='820b3ce0-874a-4860-87e6-5f4d295a8af1'), AIMessage(content='我注意到您想要从卡号 1234-5678-9012-3456 扣款 99.99 美元。不过，我需要提醒您，在真实环境中执行此操作会实际从您的信用卡中扣除这笔金额。\n\n为了确保这是您的真实意图，请您确认：\n1. 这确实是您想要进行的扣款操作\n2. 金额 99.99 美元是正确的\n3. 卡号 1234-5678-9012-3456 是正确的\n\n如果您确认要进行此操作，请明确告知我，我将为您执行扣款。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 122, 'prompt_tokens': 549, 'total_tokens': 671, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 512}, 'prompt_cache_hit_tokens': 512, 'prompt_cache_miss_tokens': 37}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '67a3fc49-0442-473a-ad15-e1fa267af316', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--95fb55d6-8ade-41d0-b115-4b27018e7495-0', usage_metadata={'input_tokens': 549, 'output_tokens': 122, 'total_tokens': 671, 'input_token_details': {'cache_read': 512}, 'output_token_details': {}})]}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请删除数据库中 ID 为 record_123 的记录', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='6f647e7f-f7b0-4ceb-b9fd-64ae99ad21df')]}


2025-12-03 01:56:28,351 - INFO - ✅ safe_query_tool 被真实调用: SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'
2025-12-03 01:56:28,401 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我注意到您想要删除数据库中 ID 为 "record_123" 的记录。不过，在执行删除操作之前，我想先确认一下这个记录的具体内容，以确保我们删除的是正确的数据。\n\n让我先查询一下这个记录的信息：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 103, 'prompt_tokens': 535, 'total_tokens': 638, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 512}, 'prompt_cache_hit_tokens': 512, 'prompt_cache_miss_tokens': 23}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f86ca305-5a84-458f-a2ba-c36eeaec3a7e', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--d496468e-d54c-4a7f-9d28-713b9c47d01d-0', tool_calls=[{'name': 'safe_query_tool', 'args': {'query': "SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'"}, 'id': 'call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 535, 'output_tokens': 103, 'total_tokens': 638, 'input_token_details': {'cache_read': 512}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请删除数据库中 ID 为 record_123 的记录', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='6f647e7f-f7b0-4ceb-b9fd-64ae99ad21df'), AIMessage(content='我注意到您想要删除数据库中 ID 为 "record_123" 的记录。不过，在执行删除操作之前，我想先确认一下这个记录的具体内容，以确保我们删除的是正确的数据。\n\n让我先查询一下这个记录的信息：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 103, 'prompt_tokens': 535, 'total_tokens': 638, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 512}, 'prompt_cache_hit_tokens': 512, 'prompt_cache_miss_tokens': 23}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f86ca305-5a84-458f-a2ba-c36eeaec3a7e', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--d496468e-d54c-4a7f-9d28-713b9c47d01d-0', tool_calls=[{'name': 'safe_query_tool', 'args': {'query': "SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'"}, 'id': 'call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 535, 'output_tokens': 103, 'total_tokens': 638, 'input_token_details': {'cache_read': 512}, 'output_token_details': {}})]}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content="查询结果: 找到关于 'SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'' 的 5 条记录", name='safe_query_tool', id='d282c341-2974-4f51-b7f3-b3bc5f7416ea', tool_call_id='call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请删除数据库中 ID 为 record_123 的记录', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='6f647e7f-f7b0-4ceb-b9fd-64ae99ad21df'), AIMessage(content='我注意到您想要删除数据库中 ID 为 "record_123" 的记录。不过，在执行删除操作之前，我想先确认一下这个记录的具体内容，以确保我们删除的是正确的数据。\n\n让我先查询一下这个记录的信息：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 103, 'prompt_tokens': 535, 'total_tokens': 638, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 512}, 'prompt_cache_hit_tokens': 512, 'prompt_cache_miss_tokens': 23}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f86ca305-5a84-458f-a2ba-c36eeaec3a7e', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--d496468e-d54c-4a7f-9d28-713b9c47d01d-0', tool_calls=[{'name': 'safe_query_tool', 'args': {'query': "SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'"}, 'id': 'call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 535, 'output_tokens': 103, 'total_tokens': 638, 'input_token_details': {'cache_read': 512}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="查询结果: 找到关于 'SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'' 的 5 条记录", name='safe_query_tool', id='d282c341-2974-4f51-b7f3-b3bc5f7416ea', tool_call_id='call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX')]}


2025-12-03 01:56:32,307 - INFO - ✅ safe_query_tool 被真实调用: DESCRIBE records
2025-12-03 01:56:32,351 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='查询结果显示有 5 条与这个查询相关的记录。为了更清楚地了解要删除的具体内容，让我查看一下这些记录的详细信息：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 77, 'prompt_tokens': 681, 'total_tokens': 758, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 576}, 'prompt_cache_hit_tokens': 576, 'prompt_cache_miss_tokens': 105}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '9a37ff35-d2b4-49a5-8c62-59c91f0da99a', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--d2ed136d-93c6-4fa7-abea-333b4ab0af6a-0', tool_calls=[{'name': 'safe_query_tool', 'args': {'query': 'DESCRIBE records'}, 'id': 'call_00_TwyR5NjXSJHNjhquOpI6U2Hd', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 681, 'output_tokens': 77, 'total_tokens': 758, 'input_token_details': {'cache_read': 576}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请删除数据库中 ID 为 record_123 的记录', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='6f647e7f-f7b0-4ceb-b9fd-64ae99ad21df'), AIMessage(content='我注意到您想要删除数据库中 ID 为 "record_123" 的记录。不过，在执行删除操作之前，我想先确认一下这个记录的具体内容，以确保我们删除的是正确的数据。\n\n让我先查询一下这个记录的信息：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 103, 'prompt_tokens': 535, 'total_tokens': 638, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 512}, 'prompt_cache_hit_tokens': 512, 'prompt_cache_miss_tokens': 23}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f86ca305-5a84-458f-a2ba-c36eeaec3a7e', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--d496468e-d54c-4a7f-9d28-713b9c47d01d-0', tool_calls=[{'name': 'safe_query_tool', 'args': {'query': "SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'"}, 'id': 'call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 535, 'output_tokens': 103, 'total_tokens': 638, 'input_token_details': {'cache_read': 512}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="查询结果: 找到关于 'SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'' 的 5 条记录", name='safe_query_tool', id='d282c341-2974-4f51-b7f3-b3bc5f7416ea', tool_call_id='call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX'), AIMessage(content='查询结果显示有 5 条与这个查询相关的记录。为了更清楚地了解要删除的具体内容，让我查看一下这些记录的详细信息：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 77, 'prompt_tokens': 681, 'total_tokens': 758, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 576}, 'prompt_cache_hit_tokens': 576, 'prompt_cache_miss_tokens': 105}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '9a37ff35-d2b4-49a5-8c62-59c91f0da99a', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--d2ed136d-93c6-4fa7-abea-333b4ab0af6a-0', tool_calls=[{'name': 'safe_query_tool', 'args': {'query': 'DESCRIBE records'}, 'id': 'call_00_TwyR5NjXSJHNjhquOpI6U2Hd', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 681, 'output_tokens': 77, 'total_tokens': 758, 'input_token_details': {'cache_read': 576}, 'output_token_details': {}})]}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content="查询结果: 找到关于 'DESCRIBE records' 的 5 条记录", name='safe_query_tool', id='93eb8443-3281-4cf2-bf04-3a27f7903e4e', tool_call_id='call_00_TwyR5NjXSJHNjhquOpI6U2Hd')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请删除数据库中 ID 为 record_123 的记录', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='6f647e7f-f7b0-4ceb-b9fd-64ae99ad21df'), AIMessage(content='我注意到您想要删除数据库中 ID 为 "record_123" 的记录。不过，在执行删除操作之前，我想先确认一下这个记录的具体内容，以确保我们删除的是正确的数据。\n\n让我先查询一下这个记录的信息：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 103, 'prompt_tokens': 535, 'total_tokens': 638, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 512}, 'prompt_cache_hit_tokens': 512, 'prompt_cache_miss_tokens': 23}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f86ca305-5a84-458f-a2ba-c36eeaec3a7e', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--d496468e-d54c-4a7f-9d28-713b9c47d01d-0', tool_calls=[{'name': 'safe_query_tool', 'args': {'query': "SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'"}, 'id': 'call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 535, 'output_tokens': 103, 'total_tokens': 638, 'input_token_details': {'cache_read': 512}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="查询结果: 找到关于 'SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'' 的 5 条记录", name='safe_query_tool', id='d282c341-2974-4f51-b7f3-b3bc5f7416ea', tool_call_id='call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX'), AIMessage(content='查询结果显示有 5 条与这个查询相关的记录。为了更清楚地了解要删除的具体内容，让我查看一下这些记录的详细信息：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 77, 'prompt_tokens': 681, 'total_tokens': 758, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 576}, 'prompt_cache_hit_tokens': 576, 'prompt_cache_miss_tokens': 105}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '9a37ff35-d2b4-49a5-8c62-59c91f0da99a', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--d2ed136d-93c6-4fa7-abea-333b4ab0af6a-0', tool_calls=[{'name': 'safe_query_tool', 'args': {'query': 'DESCRIBE records'}, 'id': 'call_00_TwyR5NjXSJHNjhquOpI6U2Hd', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 681, 'output_tokens': 77, 'total_tokens': 758, 'input_token_details': {'cache_read': 576}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="查询结果: 找到关于 'DESCRIBE records' 的 5 条记录", name='safe_query_tool', id='93eb8443-3281-4cf2-bf04-3a27f7903e4e', tool_call_id='call_00_TwyR5NjXSJHNjhquOpI6U2Hd')]}


2025-12-03 01:56:35,670 - INFO - ✅ 场景3: 删除数据（应该被模拟） 完成
2025-12-03 01:56:35,671 - INFO - 响应摘要: 看起来数据库中有相关的记录。不过，在执行删除操作之前，我建议您再次确认：

1. 您确定要删除 ID 为 "record_123" 的记录吗？
2. 这个删除操...
2025-12-03 01:56:35,671 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:56:35,672 - INFO - 场景4: 安全查询（应该真实执行）
2025-12-03 01:56:35,672 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:56:35,673 - INFO - 查询: 请查询用户信息
2025-12-03 01:56:35,722 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='看起来数据库中有相关的记录。不过，在执行删除操作之前，我建议您再次确认：\n\n1. 您确定要删除 ID 为 "record_123" 的记录吗？\n2. 这个删除操作是否可逆？删除后数据可能无法恢复。\n3. 是否有其他相关数据会受到影响？\n\n如果您确认要删除这个记录，我可以帮您执行删除操作。请再次确认您的决定。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 85, 'prompt_tokens': 795, 'total_tokens': 880, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 91}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '61e167f4-a668-467a-9d70-6aac15f0d437', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--3062ad24-7632-4165-9304-90607a79408a-0', usage_metadata={'input_tokens': 795, 'output_tokens': 85, 'total_tokens': 880, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请删除数据库中 ID 为 record_123 的记录', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='6f647e7f-f7b0-4ceb-b9fd-64ae99ad21df'), AIMessage(content='我注意到您想要删除数据库中 ID 为 "record_123" 的记录。不过，在执行删除操作之前，我想先确认一下这个记录的具体内容，以确保我们删除的是正确的数据。\n\n让我先查询一下这个记录的信息：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 103, 'prompt_tokens': 535, 'total_tokens': 638, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 512}, 'prompt_cache_hit_tokens': 512, 'prompt_cache_miss_tokens': 23}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'f86ca305-5a84-458f-a2ba-c36eeaec3a7e', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--d496468e-d54c-4a7f-9d28-713b9c47d01d-0', tool_calls=[{'name': 'safe_query_tool', 'args': {'query': "SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'"}, 'id': 'call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 535, 'output_tokens': 103, 'total_tokens': 638, 'input_token_details': {'cache_read': 512}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="查询结果: 找到关于 'SELECT * FROM records WHERE id = 'record_123'' 的 5 条记录", name='safe_query_tool', id='d282c341-2974-4f51-b7f3-b3bc5f7416ea', tool_call_id='call_00_s1YgiDOR69dXbSfZUJI63YmX'), AIMessage(content='查询结果显示有 5 条与这个查询相关的记录。为了更清楚地了解要删除的具体内容，让我查看一下这些记录的详细信息：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 77, 'prompt_tokens': 681, 'total_tokens': 758, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 576}, 'prompt_cache_hit_tokens': 576, 'prompt_cache_miss_tokens': 105}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '9a37ff35-d2b4-49a5-8c62-59c91f0da99a', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--d2ed136d-93c6-4fa7-abea-333b4ab0af6a-0', tool_calls=[{'name': 'safe_query_tool', 'args': {'query': 'DESCRIBE records'}, 'id': 'call_00_TwyR5NjXSJHNjhquOpI6U2Hd', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 681, 'output_tokens': 77, 'total_tokens': 758, 'input_token_details': {'cache_read': 576}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content="查询结果: 找到关于 'DESCRIBE records' 的 5 条记录", name='safe_query_tool', id='93eb8443-3281-4cf2-bf04-3a27f7903e4e', tool_call_id='call_00_TwyR5NjXSJHNjhquOpI6U2Hd'), AIMessage(content='看起来数据库中有相关的记录。不过，在执行删除操作之前，我建议您再次确认：\n\n1. 您确定要删除 ID 为 "record_123" 的记录吗？\n2. 这个删除操作是否可逆？删除后数据可能无法恢复。\n3. 是否有其他相关数据会受到影响？\n\n如果您确认要删除这个记录，我可以帮您执行删除操作。请再次确认您的决定。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 85, 'prompt_tokens': 795, 'total_tokens': 880, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 91}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '61e167f4-a668-467a-9d70-6aac15f0d437', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--3062ad24-7632-4165-9304-90607a79408a-0', usage_metadata={'input_tokens': 795, 'output_tokens': 85, 'total_tokens': 880, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}})]}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请查询用户信息', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='25a3e23c-2705-45c3-8dbf-13e82431c893')]}


2025-12-03 01:56:41,235 - INFO - ✅ 场景4: 安全查询（应该真实执行） 完成
2025-12-03 01:56:41,236 - INFO - 响应摘要: 我可以帮您查询用户信息。不过，我需要知道您想要查询的具体信息，比如：

1. 您想查询哪个用户的信息？
2. 您需要查询哪些具体字段（如姓名、邮箱、联系方式等）...
2025-12-03 01:56:41,236 - INFO - 
============================================================
2025-12-03 01:56:41,237 - INFO - 测试完成
2025-12-03 01:56:41,237 - INFO - ============================================================


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我可以帮您查询用户信息。不过，我需要知道您想要查询的具体信息，比如：\n\n1. 您想查询哪个用户的信息？\n2. 您需要查询哪些具体字段（如姓名、邮箱、联系方式等）？\n3. 您是否有用户的ID或其他标识信息？\n\n请提供更多详细信息，这样我就能使用查询工具为您查找相关的用户信息了。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 77, 'prompt_tokens': 528, 'total_tokens': 605, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 512}, 'prompt_cache_hit_tokens': 512, 'prompt_cache_miss_tokens': 16}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '02db18a7-2423-4806-9721-b221f1acf23e', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--49fb37a8-6db0-4857-ba4e-e9ccef41c851-0', usage_metadata={'input_tokens': 528, 'output_tokens': 77, 'total_tokens': 605, 'input_token_details': {'cache_read': 512}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请查询用户信息', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='25a3e23c-2705-45c3-8dbf-13e82431c893'), AIMessage(content='我可以帮您查询用户信息。不过，我需要知道您想要查询的具体信息，比如：\n\n1. 您想查询哪个用户的信息？\n2. 您需要查询哪些具体字段（如姓名、邮箱、联系方式等）？\n3. 您是否有用户的ID或其他标识信息？\n\n请提供更多详细信息，这样我就能使用查询工具为您查找相关的用户信息了。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 77, 'prompt_tokens': 528, 'total_tokens': 605, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 512}, 'prompt_cache_hit_tokens': 512, 'prompt_cache_miss_tokens': 16}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '02db18a7-2423-4806-9721-b221f1acf23e', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--49fb37a8-6db0-4857-ba4e-e9ccef41c851-0', usage_metadata={'input_tokens': 528, 'output_tokens': 77, 'total_tokens': 605, 'input_token_details': {'cache_read': 512}, 'output_token_details': {}})]}

============================================================
LLMToolEmulator 工作原理说明
============================================================
1. send_real_email, charge_credit_card, delete_database_record 被 LLM 模拟
2. 这些工具的代码不会被真实执行
3. LLM 根据工具描述和参数生成合理的模拟结果
4. safe_query_tool 不在模拟列表中，会真实执行
5. 日志中可以看到哪些工具被真实调用（⚠️）或模拟（无标记）
============================================================

​
​ 🎯 使用场景：
​ - 测试环境：避免执行危险操作（删除、扣款、发送邮件等）
​ - 快速原型：无需实现真实工具即可测试 Agent 流程
​ - 演示系统：展示功能而不触发真实操作
​ - 开发调试：在开发阶段模拟外部 API 调用
​
💡 最佳实践：
- 在测试环境中模拟所有危险操作
- 在生产环境中移除模拟中间件
- 使用环境变量控制是否启用模拟
- 模拟结果应该尽可能接近真实结果

4.3.3 ToolCallLimitMiddleware工具调用限制

中间件类型

wrap_tool_call - 工具调用包装中间件

概述

本示例展示如何使用 ToolCallLimitMiddleware 来限制 Agent 的工具调用频率或总量，防止工具被滥用或过度消耗资源。

核心特性

1. 资源保护：防止特定工具被频繁调用
2. 灵活配置：支持全局限制或针对特定工具的限制
3. 自动熔断：达到限制后阻止工具执行并返回错误

工作原理

中间件会跟踪当前会话中的工具调用次数。当特定工具或总工具调用次数达到设定的阈值时，中间件会阻止后续的工具调用，并引发异常或返回预设的响应。

预期结果

• 正常情况：工具调用次数未超限，正常执行
• 超限情况：抛出 ToolCallLimitExceeded 异常或返回错误信息

# ==================== ToolCallLimitMiddleware 完整实现 ====================

from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import ToolCallLimitMiddleware
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.runnables import ensure_config
from pydantic import BaseModel, Field
from dotenv import load_dotenv
import logging

# ==================== 1. 配置日志 ====================
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)
load_dotenv(override=True)

# ==================== 2. 定义工具 ====================
@tool
def check_server_status(server_id: str) -> str:
    """检查服务器状态"""
    logger.info(f"正在检查服务器 {server_id} 的状态...")
    return f"服务器 {server_id} 运行正常，负载 45%"

@tool
def restart_server(server_id: str) -> str:
    """重启服务器"""
    logger.info(f"正在重启服务器 {server_id}...")
    return f"服务器 {server_id} 已重启"

tools = [check_server_status, restart_server]

# ==================== 3. 定义上下文 ====================
class UserContext(BaseModel):
    user_id: str = Field(..., description="用户唯一标识")

# ==================== 4. 配置中间件 ====================
# 方式1: 限制所有工具的调用次数（全局限制）
global_tool_limiter = ToolCallLimitMiddleware(
    tool_name=None,  # None = 限制所有工具
    run_limit=3,     # 每次运行最多调用 3 次工具
    exit_behavior="continue"  # 超限后阻止工具调用，但继续执行
)

# 方式2: 限制特定工具的调用次数
specific_tool_limiter = ToolCallLimitMiddleware(
    tool_name="check_server_status",  # 只限制 check_server_status 工具
    thread_limit=5,   # 整个线程最多调用 5 次
    run_limit=2,      # 每次运行最多调用 2 次
    exit_behavior="error"  # 超限后返回错误消息
)

# ==================== 5. 创建 Agent ====================
agent = create_agent(
    model=ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.1),
    tools=tools,
    middleware=[
        specific_tool_limiter,  # 使用特定工具限制器
    ],
    context_schema=UserContext,
    debug=False,
)

# ==================== 6. 执行测试 ====================
def run_tool_limit_test():
    logger.info("开始 ToolCallLimitMiddleware 测试")
    logger.info("配置: check_server_status 工具限制为 run_limit=2")

    # 设计一个会触发多次工具调用的场景
    query = """
    请帮我检查以下服务器的状态：
    1. Server-A
    2. Server-B
    3. Server-C
    4. Server-D

    请逐个检查每台服务器。
    """

    logger.info(f"用户查询: {query.strip()}")

    tool_call_count = 0
    limit_triggered = False

    try:
        for chunk in agent.stream(
            {"messages": [HumanMessage(content=query)]},
            context=UserContext(user_id="user_tool_limit"),
            config=ensure_config({"configurable": {"thread_id": "session_tool_limit_001"}}),
            stream_mode="updates"
        ):
            if isinstance(chunk, dict):
                for key, value in chunk.items():
                    # 统计工具调用
                    if "tools" in str(key).lower():
                        tool_call_count += 1

                    # 检测中间件触发
                    if "ToolCallLimitMiddleware" in str(key):
                        limit_triggered = True
                        logger.warning("检测到 ToolCallLimitMiddleware 触发！")

        logger.info("任务完成")

    except Exception as e:
        logger.error(f"捕获到异常: {e}")
        if "limit" in str(e).lower() or "exceeded" in str(e).lower():
            limit_triggered = True
        return str(e)

    # 输出结果
    logger.info("=" * 60)
    logger.info(f"工具调用次数: {tool_call_count}")
    logger.info(f"中间件触发: {'✅ 是' if limit_triggered else '❌ 否'}")
    logger.info("=" * 60)

# ==================== 7. 运行测试 ====================
run_tool_limit_test()

2025-12-03 01:40:51,894 - INFO - 开始 ToolCallLimitMiddleware 测试
2025-12-03 01:40:51,894 - INFO - 配置: check_server_status 工具限制为 run_limit=2
2025-12-03 01:40:51,894 - INFO - 用户查询: 请帮我检查以下服务器的状态：
    1. Server-A
    2. Server-B
    3. Server-C
    4. Server-D

    请逐个检查每台服务器。
2025-12-03 01:40:52,186 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:40:54,645 - WARNING - 检测到 ToolCallLimitMiddleware 触发！
2025-12-03 01:40:54,648 - INFO - 正在检查服务器 Server-A 的状态...
2025-12-03 01:40:54,702 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:40:56,763 - WARNING - 检测到 ToolCallLimitMiddleware 触发！
2025-12-03 01:40:56,766 - INFO - 正在检查服务器 Server-B 的状态...
2025-12-03 01:40:56,820 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:40:59,361 - WARNING - 检测到 ToolCallLimitMiddleware 触发！
2025-12-03 01:40:59,416 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:41:01,690 - WARNING - 检测到 ToolCallLimitMiddleware 触发！
2025-12-03 01:41:01,738 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 01:41:05,886 - WARNING - 检测到 ToolCallLimitMiddleware 触发！
2025-12-03 01:41:05,888 - INFO - 任务完成
2025-12-03 01:41:05,888 - INFO - ============================================================
2025-12-03 01:41:05,889 - INFO - 工具调用次数: 2
2025-12-03 01:41:05,889 - INFO - 中间件触发: ✅ 是
2025-12-03 01:41:05,890 - INFO - ============================================================

4.4 after_model 模型调用后

4.4.1 HumanInTheLoopMiddleware 人工干预中间件

中间件类型

after_model - 模型调用后中间件

概述

本示例展示如何使用 HumanInTheLoopMiddleware 来实现人工审批流程，确保关键操作在执行前得到人工确认。

核心特性

1. 官方中间件集成：使用 from langchain.agents.middleware import HumanInTheLoopMiddleware
2. 工具调用拦截：在 create_agent 中通过 middleware 参数集成
3. 灵活审批策略：支持 approve（批准）、edit（编辑）、reject（拒绝）三种决策
4. 无缝集成：中间件自动处理中断和恢复逻辑

工作原理

当 AI 决定调用需要审批的工具时，中间件会自动：

1. 拦截工具调用请求
2. 触发中断（interrupt），等待人工决策
3. 根据人工决策执行相应操作（批准/编辑/拒绝）
4. 继续或终止执行流程

审批决策类型

• approve：批准执行，使用原始参数
• edit：修改参数后执行
• reject：拒绝执行，返回错误消息

预期结果

• 无中间件：AI 直接调用工具发送邮件
• 有中间件：执行暂停，等待人工批准后才发送邮件

# ========================================
# LangChain 1.0 人工审批中间件实战
# ========================================
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import HumanInTheLoopMiddleware
from langchain.agents.middleware.human_in_the_loop import (
    HITLResponse,
    ApproveDecision,
    EditDecision,
    RejectDecision
)
from langchain_core.tools import tool
from pydantic import BaseModel, Field
from langgraph.types import Command

# 1. 加载环境变量
load_dotenv(override=True)

# ---------------------------------------------------------------------------
# 2. 定义工具 (Tools)
# ---------------------------------------------------------------------------
class SendEmailSchema(BaseModel):
    recipient: str = Field(description="邮件接收者的邮箱地址")
    subject: str = Field(description="邮件主题")
    body: str = Field(description="邮件正文内容")

@tool(args_schema=SendEmailSchema)
def send_email(recipient: str, subject: str, body: str):
    """模拟发送邮件的工具"""
    print(f"\n======== [SYSTEM ACTION: 正在执行发送邮件] ========")
    print(f"收件人: {recipient}")
    print(f"主题  : {subject}")
    print(f"内容  : {body}")
    print(f"================================================\n")
    return f"邮件已成功发送给 {recipient}"

tools = [send_email]

# ---------------------------------------------------------------------------
# 3. 创建模型
# ---------------------------------------------------------------------------
model = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat")

# ---------------------------------------------------------------------------
# 4. 创建带 HumanInTheLoopMiddleware 的图
# ---------------------------------------------------------------------------
system_prompt = """
你是一个专业的行政助手。
当用户请求发送邮件时，你必须直接调用 `send_email` 工具。
不要问任何后续问题，不要要求确认，直接生成工具调用。
"""

# 定义中间件：指定 'send_email' 工具需要中断审批
# interrupt_on 字典中的 True 表示允许批准、编辑和拒绝
hitl_middleware = HumanInTheLoopMiddleware(
    interrupt_on={"send_email": True},
    description_prefix="需要人工批准才能发送邮件"
)

# 使用 create_agent 创建图，并注入中间件
# LangGraph Studio 会自动处理持久化，不需要传入 checkpointer
graph = create_agent(
    model=model,
    tools=tools,
    system_prompt=system_prompt,
    middleware=[hitl_middleware]
)

# ---------------------------------------------------------------------------
# 5. 定义观察和执行函数
# ---------------------------------------------------------------------------

def run_interactive_session():
    """本地运行的交互式会话（需要 checkpointer）"""
    from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver

    # 本地运行时需要创建带 checkpointer 的 graph
    local_graph = create_agent(
        model=model,
        tools=tools,
        system_prompt=system_prompt,
        middleware=[hitl_middleware],
        checkpointer=MemorySaver()  # 本地运行需要
    )

    # 配置线程 ID，用于区分不同的对话会话
    thread_id = "demo_thread_middleware_1"
    config = {"configurable": {"thread_id": thread_id}}

    user_input = "帮我给 [email protected] 发一封邮件，主题是'休假申请'，内容是我下周一想请假一天。"
    print(f"\n[用户]: {user_input}")

    # === 第一步：初始执行 ===
    print("\n[系统]: 开始处理请求...")
    # input 传入用户消息
    # stream_mode="values" 可以让我们看到消息流
    for event in local_graph.stream(
        {"messages": [{"role": "user", "content": user_input}]},
        config=config,
        stream_mode="values"
    ):
        # 简单打印最后一条消息的内容
        if "messages" in event:
            last_msg = event["messages"][-1]
            if last_msg.type == "ai" and last_msg.tool_calls:
                print(f"[AI 思考]: 决定调用工具 -> {last_msg.tool_calls[0]['name']}")

    # === 第二步：观察 (Observation) ===
    # 中间件应该触发了中断
    snapshot = local_graph.get_state(config)

    print(f"\n--- 🛑 执行已暂停 (HITL Middleware) ---")
    print(f"下一步骤 (Next): {snapshot.next}")
    print(f"任务数量: {len(snapshot.tasks) if snapshot.tasks else 0}")

    # 检查是否有任务（这表示中断发生）
    if snapshot.tasks:
        # 获取最后一条消息
        last_message = snapshot.values["messages"][-1]

        if hasattr(last_message, "tool_calls") and last_message.tool_calls:
            tool_call = last_message.tool_calls[0]
            print(f"\n[待审批操作]:")
            print(f"  - 工具: {tool_call['name']}")
            print(f"  - 参数: {tool_call['args']}")

            # === 第三步：人工介入 (Human Input) ===
            approval = input("\n[管理员]: 是否批准执行此操作? (y/n/e[编辑]): ")

            if approval.lower() == 'y':
                # === 第四步：恢复执行 (Resume) - 批准 ===
                print("\n[系统]: 操作已批准，继续执行...")

                # 创建 HITLResponse 对象，包含 ApproveDecision
                hitl_response = HITLResponse(
                    decisions=[ApproveDecision(type="approve")]
                )

                # 使用 Command(resume=hitl_response) 来批准并继续执行
                for event in local_graph.stream(
                    Command(resume=hitl_response),  # 传入 HITLResponse 对象
                    config=config,
                    stream_mode="values"
                ):
                    if "messages" in event:
                        last_msg = event["messages"][-1]
                        if last_msg.type == "tool":
                            print(f"[工具输出]: {last_msg.content}")
                        elif last_msg.type == "ai" and last_msg.content:
                            print(f"[AI 回复]: {last_msg.content}")

            elif approval.lower() == 'e':
                # === 编辑工具调用参数 ===
                print("\n[系统]: 编辑模式...")
                print(f"当前参数: {tool_call['args']}")

                # 让用户编辑参数
                new_recipient = input(f"新收件人 (当前: {tool_call['args'].get('recipient', '')}，留空保持不变): ").strip()
                new_subject = input(f"新主题 (当前: {tool_call['args'].get('subject', '')}，留空保持不变): ").strip()
                new_body = input(f"新内容 (当前: {tool_call['args'].get('body', '')}，留空保持不变): ").strip()

                # 构建新的参数
                updated_args = tool_call['args'].copy()
                if new_recipient:
                    updated_args['recipient'] = new_recipient
                if new_subject:
                    updated_args['subject'] = new_subject
                if new_body:
                    updated_args['body'] = new_body

                print(f"\n[系统]: 使用更新后的参数继续执行...")
                print(f"更新后的参数: {updated_args}")

                # 创建 HITLResponse 对象，包含 EditDecision
                # EditDecision 需要 edited_action，包含 name 和 args
                hitl_response = HITLResponse(
                    decisions=[EditDecision(
                        type="edit",
                        edited_action={
                            "name": tool_call['name'],
                            "args": updated_args
                        }
                    )]
                )

                # 使用 Command(resume=hitl_response) 来批准并使用新参数
                for event in local_graph.stream(
                    Command(resume=hitl_response),  # 传入包含编辑决策的 HITLResponse
                    config=config,
                    stream_mode="values"
                ):
                    if "messages" in event:
                        last_msg = event["messages"][-1]
                        if last_msg.type == "tool":
                            print(f"[工具输出]: {last_msg.content}")
                        elif last_msg.type == "ai" and last_msg.content:
                            print(f"[AI 回复]: {last_msg.content}")

            else:
                # === 拒绝操作 ===
                print("\n[系统]: 操作被拒绝。")

                # 创建 HITLResponse 对象，包含 RejectDecision
                rejection_reason = input("拒绝原因 (可选): ").strip() or "操作被管理员拒绝"

                hitl_response = HITLResponse(
                    decisions=[RejectDecision(
                        type="reject",
                        message=rejection_reason
                    )]
                )

                # 使用 Command(resume=hitl_response) 来拒绝
                for event in local_graph.stream(
                    Command(resume=hitl_response),  # 传入包含拒绝决策的 HITLResponse
                    config=config,
                    stream_mode="values"
                ):
                    if "messages" in event:
                        last_msg = event["messages"][-1]
                        if last_msg.type == "ai" and last_msg.content:
                            print(f"[AI 回复]: {last_msg.content}")
                        elif last_msg.type == "tool":
                            print(f"[工具消息]: {last_msg.content}")

                print("[系统]: 流程已终止。")
        else:
            print("没有检测到待处理的工具调用。")
    else:
        print("流程已完成，没有触发中断。")
        # 打印最终结果
        if snapshot.values.get("messages"):
            last_msg = snapshot.values["messages"][-1]
            if last_msg.type == "ai" and last_msg.content:
                print(f"\n[最终回复]: {last_msg.content}")


run_interactive_session()

[用户]: 帮我给 [email protected] 发一封邮件，主题是'休假申请'，内容是我下周一想请假一天。

[系统]: 开始处理请求...
[AI 思考]: 决定调用工具 -> send_email
[AI 思考]: 决定调用工具 -> send_email

--- 🛑 执行已暂停 (HITL Middleware) ---
下一步骤 (Next): ('HumanInTheLoopMiddleware.after_model',)
任务数量: 1

[待审批操作]:
  - 工具: send_email
  - 参数: {'recipient': '[email protected]', 'subject': '休假申请', 'body': '您好，\n\n我申请下周一请假一天。\n\n谢谢！\n\n此致\n敬礼'}

[系统]: 编辑模式...
当前参数: {'recipient': '[email protected]', 'subject': '休假申请', 'body': '您好，\n\n我申请下周一请假一天。\n\n谢谢！\n\n此致\n敬礼'}

[系统]: 使用更新后的参数继续执行...
更新后的参数: {'recipient': '[email protected]', 'subject': '病假申请', 'body': '您好，\n\n我申请下周一请假一天。\n\n谢谢！\n\n此致\n敬礼'}
[AI 回复]: 我将直接为您发送这封休假申请邮件。
[AI 回复]: 我将直接为您发送这封休假申请邮件。

======== [SYSTEM ACTION: 正在执行发送邮件] ========
收件人: [email protected]
主题  : 病假申请
内容  : 您好，

我申请下周一请假一天。

谢谢！

此致
敬礼
================================================

[工具输出]: 邮件已成功发送给 [email protected]
[AI 回复]: 邮件已成功发送给 [email protected]，主题为"病假申请"，内容包含您下周一的请假申请。

5、自定义中间件应用

5.1 中间件的参数传递机制

5.1.1 ModelRequest/Response

• ModelRequest/Response：单次调用级别的”细粒度控制”

  • 作用域：仅作用于单次模型或工具调用的生命周期

  • 数据内容：包含当前调用的具体参数（model, messages, tools, config）

  • 类比：类似 HTTP 请求中的 Request 对象，是瞬态的

  • 典型来源：@wrap_model_call, @wrap_tool_call, @dynamic_prompt 等包裹式钩子

text

# ModelRequest 结构示例
request = ModelRequest(
    model=ChatOpenAI(...),  # 可动态替换的模型实例
    messages=[...],         # 本次调用的消息列表（可被修改）
    tools=[...],            # 本次可用的工具列表（可被过滤）
    runtime=context         # 包含 AgentState 的引用
)

text

# 典型结构
request.model      # 当前要调用的模型实例（可修改）
request.tools      # 可用工具列表（可修改）
request.messages   # 消息历史
request.state      # Agent 的当前状态
request.runtime    # 运行时上下文，包含 request.runtime.context 等

关键特性：

• 可变性：你可以在中间件中直接修改 request.model、request.tools 等属性，实现动态路由

• 信息丰富：携带了完整的执行上下文，便于实现条件逻辑

• 拦截点：在模型实际调用前，允许你审查或修改任何参数

5.1.2 handler: Callable[[ModelRequest], ModelResponse] —— 执行器函数

• handler 是 实际执行模型调用的函数，它是 LangChain 内部封装的”下一个”执行环节。你可以理解为：

核心作用：

• 控制权：你可以选择是否调用 handler(request)，甚至多次调用（如重试）

• 责任链：调用 handler 相当于将请求传递给链条的下一环

• 不可变性：handler 本身不可修改，但你可以通过修改 request 来影响其行为

text

# handler 本质上等价于：
def handler(request: ModelRequest) -> ModelResponse:
    # 实际调用 LLM 模型并返回响应
    return actual_model_call(request)

5.1.3 AgentState：整个Agent生命周期的”全局状态容器”

• AgentState:

  • 作用域：贯穿整个 Agent 执行流程，跨多次模型调用

  • 数据内容：完整的对话历史、用户元数据、业务状态字段

  • 类比：类似 Redux Store 或全局上下文，是持久化的

  • 典型来源：@before_model, @after_model, @before_agent 等节点式钩子需要跨多次调用持久化数据”、或者需要访问完整对话历史

总结：在 @wrap_model_call 和 @wrap_tool_call 等包裹类hook中，所有 request 字段都可直接赋值修改（框架特批），但 config 除外；在 @before_model、@after_model 等钩子中，只能读取 state，不能访问 request。

参数类型	本质	所属模块	生命周期
ModelRequest	数据类（dataclass）	langchain.agents.middleware.base	单次模型调用
ModelResponse	数据类（dataclass）	langchain.agents.middleware.base	单次模型调用
AgentState	字典结构（TypedDict）	langchain.agents.agent	整个 Agent 会话
handler	函数对象（可调用）	动态传递	单次包装调用

5.2 装饰器dynamic_prompt动态提示词（wrap_model_call）

from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import tool
from langchain.agents.middleware import ModelRequest, ModelResponse
from langchain.agents.middleware import dynamic_prompt
from typing import TypedDict

# 1. 定义一个简单的天气查询工具
@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """获取指定城市的天气信息。"""
    weather_data = {
        "北京": "晴朗，气温25°C",
        "上海": "多云，气温28°C",
        "广州": "小雨，气温30°C"
    }
    return f"{city}的天气是：{weather_data.get(city, '未知')}"

# 2. 定义上下文结构
class Context(TypedDict):
    user_role: str  # 用户角色

# 3. 动态提示函数
@dynamic_prompt
def role_based_prompt(request:ModelRequest):
    """根据用户角色生成不同提示词"""
    user_role = request.runtime.context.get("user_role", "user")

    if user_role == "expert":
        return "你是一个专业气象分析师，提供详细数据"
    elif user_role == "beginner":
        return "你是一个友善的导游，用简单语言解释"
    else:
        return "你是一个简洁的天气助手"

# 4. 创建动态 Agent
agent_dynamic = create_agent(
    model="openai:gpt-4o-mini",
    tools=[get_weather],
    middleware=[role_based_prompt],  # 注入动态提示
    context_schema=Context
)

print("\n=== 动态 System Prompt（专家角色）===")
response2 = agent_dynamic.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "北京天气"}]},
    context={"user_role": "expert"}
)
print(f"AI: {response2['messages'][-1].content}")

print("\n=== 动态 System Prompt（新手角色）===")
response3 = agent_dynamic.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "北京天气"}]},
    context={"user_role": "beginner"}
)
print(f"AI: {response3['messages'][-1].content}")

=== 动态 System Prompt（专家角色）===


2025-12-03 02:00:28,893 - INFO - HTTP Request: POST https://ai.devtool.tech/proxy/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 02:00:30,898 - INFO - HTTP Request: POST https://ai.devtool.tech/proxy/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


AI: 北京的天气是晴朗，当前气温为25°C。

=== 动态 System Prompt（新手角色）===


2025-12-03 02:00:32,796 - INFO - HTTP Request: POST https://ai.devtool.tech/proxy/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 02:00:34,927 - INFO - HTTP Request: POST https://ai.devtool.tech/proxy/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


AI: 今天北京的天气是晴朗，气温是25°C。出去玩的话，记得抹点防晒哦！

5.3 使用装饰器实现模型动态切换（wrap_model_call）

from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import wrap_model_call, ModelRequest, ModelResponse
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
from typing import Callable,TypedDict

# 定义上下文结构
class Context(TypedDict):
    user_role: str  # 用户角色

# 1. 定义两个模型实例
small_model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
large_model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

hard_keywords = ("证明", "推导", "严谨", "规划","复杂", "多步骤", "chain of thought",
                     "step-by-step", "reason step by step", "数学", "逻辑证明", "约束求解")

# 2. 定义动态模型切换的中间件
@wrap_model_call
async def dynamic_model_router(
    request: ModelRequest,
    handler: Callable[[ModelRequest], ModelResponse]
) -> ModelResponse:
    """
    根据对话上下文动态切换模型
    """
    # 获取当前对话的状态（例如消息列表）
    state = request.state
    print(f"--- [Middleware] 当前对话状态: {state} ---")
    messages = state.get("messages", [])
    print(f"--- [Middleware] 当前消息数量: {len(messages)} ---")

    # 获取上下文中的用户角色
    print(f"打印运行时上下文: {request.runtime.context}")

    # === 逻辑判断示例 ===
    # 场景 A: 如果对话轮数超过 5 轮，切换到大模型处理复杂上下文
    if len(messages) > 5:
        print(f"--- [Middleware] 检测到长对话 ({len(messages)} msgs)，切换至 GPT-4o ---")
        # 使用 .override() 方法替换本次调用的模型
        request = request.override(model=large_model)

    # 场景 B: 如果用户输入包含特定关键词 (仅作演示，实际可用分类器)
    elif messages and "复杂分析" in messages[-1].content or any(kw.lower() in messages[-1].content for kw in hard_keywords):
         print("--- [Middleware] 检测到复杂任务，切换至 GPT-4o ---")
         request = request.override(model=large_model)

    else:
        print("--- [Middleware] 使用默认小模型 GPT-4o-mini ---")
        # 默认使用 create_agent 初始化时传入的模型（即 small_model）

    # 继续执行调用
    return await handler(request)

# 3. 定义工具（可选）
@tool
def get_weather(city: str):
    """查询天气"""
    return f"{city} 的天气是晴天"

# 4. 创建 Agent 并注入中间件
agent = create_agent(
    model=small_model,  # 默认模型
    tools=[get_weather],
    middleware=[dynamic_model_router],  # <--- 关键：注入动态路由中间件
    context_schema=Context    # 上下文类型
)

# 5. 测试调用
print(">>> User: 你好")
await agent.ainvoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]},
    context={"user_role": "expert"}
)

print("\n>>> User: 请进行复杂的市场分析（模拟触发切换）")
await agent.ainvoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "请进行复杂的市场分析"}]},
    context={"user_role": "expert"}
)

>>> User: 你好
--- [Middleware] 当前对话状态: {'messages': [HumanMessage(content='你好', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='1ba004e4-4717-4295-aad4-34059d6bf2fd')]} ---
--- [Middleware] 当前消息数量: 1 ---
打印运行时上下文: {'user_role': 'expert'}
--- [Middleware] 使用默认小模型 GPT-4o-mini ---


2025-12-03 15:15:05,401 - INFO - HTTP Request: POST https://ai.devtool.tech/proxy/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"

​
​ >>> User: 请进行复杂的市场分析（模拟触发切换）
​ — [Middleware] 当前对话状态: {‘messages’: [HumanMessage(content=’请进行复杂的市场分析’, additional_kwargs={}, response_metadata={}, id=’3ebb5105-d5be-4022-8e64-8d0ab6f99fee’)]} —
​ — [Middleware] 当前消息数量: 1 —
​ 打印运行时上下文: {‘user_role’: ‘expert’}
​ — [Middleware] 检测到复杂任务，切换至 GPT-4o —

2025-12-03 15:15:11,313 - INFO - HTTP Request: POST https://ai.devtool.tech/proxy/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"





{'messages': [HumanMessage(content='请进行复杂的市场分析', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='3ebb5105-d5be-4022-8e64-8d0ab6f99fee'),
  AIMessage(content='进行复杂的市场分析通常需要多个步骤，包括数据收集、数据分析、市场趋势研究、竞争分析以及未来预测等。这些步骤大致上可以分为以下几个部分：\n\n1. **数据收集**：\n   - 收集市场的历史数据、销售记录、消费者行为数据等。\n   - 利用公开市场报告、统计数据及其他相关资源。\n\n2. **数据分析**：\n   - 使用统计和分析工具对数据进行分析，寻找模式和趋势。\n   - 分析不同因素（如经济指标、消费者偏好、季节性变化等）的影响。\n\n3. **市场趋势研究**：\n   - 研究当前市场趋势，包括新兴技术、产品创新和行业变化。\n   - 关注市场上的新动态和潜在的机会。\n\n4. **竞争分析**：\n   - 分析竞争对手的产品、市场策略、定价和消费者反馈。\n   - 确定市场中的主要参与者及其市场份额。\n\n5. **未来预测**：\n   - 基于收集和分析的数据，对市场的未来发展进行预测。\n   - 考虑不同的假设和情景（如政策变化、经济波动）。\n\n6. **建议和策略**：\n   - 基于分析结果，提出改进建议及市场策略。\n   - 制定可行的计划和措施以提升市场地位及盈利能力。\n\n不同的市场和行业可能需要特别的方法和工具来进行分析。在进行之前，确定分析的目标和范围，并选择适当的分析工具和技术是至关重要的。如果有特定的市场或行业需要分析，您可以提供更多详细信息以获得更个性化的建议。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 362, 'prompt_tokens': 46, 'total_tokens': 408, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-4o-2024-08-06', 'system_fingerprint': 'fp_689bad8e9a', 'id': 'chatcmpl-CibMoZvdNAici7DAhiMvue1gLJUxk', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--77aeae15-6ab2-4235-98d5-5dee2a1546b2-0', usage_metadata={'input_tokens': 46, 'output_tokens': 362, 'total_tokens': 408, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})]}

5.4 persist_session (会话持久化)

中间件类型

after_model - 会话持久化包装器

概述

本示例展示如何使用 persist_session 中间件来实现会话的自动持久化。这是一个简化的接口，用于快速为 Agent 添加持久化能力。

核心特性

1. 自动保存：在 Agent 执行过程中自动保存会话状态
2. 简单易用：作为中间件直接集成

预期结果

每次对话后，会话状态会被保存到指定目录。

# ==================== persist_session 轻量包装器实现 ====================

from langchain.agents.middleware import AgentMiddleware, AgentState
import os
import json
import time
from typing import Dict, Any

class PersistSessionMiddleware(AgentMiddleware):
    def __init__(self, path: str):
        super().__init__()
        self.path = path
        if not os.path.exists(path):
            os.makedirs(path)

    def after_model(self, state: AgentState, runtime) -> None:
        """在模型调用后保存会话"""
        # 使用当前时间戳作为简单的会话标识或检查点
        timestamp = int(time.time())
        print(f"打印state以供调试: {state}")
        messages = state.get("messages", [])
        if not messages:
            return

        # 仅保存最后一条 AI 消息作为演示，或者保存整个历史
        filename = os.path.join(self.path, f"state_{timestamp}.json")

        # 简化的序列化
        serialized_msgs = []
        for msg in messages:
            msg_data = {
                "role": msg.type,
                "content": msg.content
            }
            if hasattr(msg, 'tool_calls') and msg.tool_calls:
                 msg_data['tool_calls'] = msg.tool_calls
            serialized_msgs.append(msg_data)

        try:
            with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
                json.dump(serialized_msgs, f, ensure_ascii=False, indent=2)
            print(f" [persist_session] 会话状态已保存: {filename}")
        except Exception as e:
            print(f" [persist_session] 保存失败: {e}")

def persist_session(path: str = "./sessions"):
    """
    persist_session 轻量包装器

    Args:
        path: 会话持久化保存的目录路径
    """
    return PersistSessionMiddleware(path)

# ==================== 使用示例 ====================

from langchain.agents import create_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 1. 创建 Agent
# 这里我们使用 persist_session 包装器
agent = create_agent(
    model=ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini"),
    tools=[],
    middleware=[persist_session(path="./my_agent_sessions")]
)

# 2. 运行测试
print(">>> 开始 persist_session 演示...")
# 第一次交互
print("\n>>> User: 这是一个测试消息，请保存。")

# 异步调用
await agent.ainvoke({"messages": [HumanMessage(content="这是一个测试消息，请保存。")]})

>>> 开始 persist_session 演示...

>>> User: 这是一个测试消息，请保存。


2025-12-03 02:02:43,799 - INFO - HTTP Request: POST https://ai.devtool.tech/proxy/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


打印state以供调试: {'messages': [HumanMessage(content='这是一个测试消息，请保存。', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='222e1e45-7adf-497e-9df7-efd716ef88d6'), AIMessage(content='这是一个测试消息，我已收到。如果你有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 23, 'prompt_tokens': 14, 'total_tokens': 37, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'system_fingerprint': 'fp_67cf3fed12', 'id': 'chatcmpl-CiOzzcP3t1DQG2u78w9hT9cy1X19O', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--66bd18f2-0e5b-4cd2-a809-0a9c4a2a6dc7-0', usage_metadata={'input_tokens': 14, 'output_tokens': 23, 'total_tokens': 37, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})]}
 [persist_session] 会话状态已保存: ./my_agent_sessions/state_1764698563.json

{'messages': [HumanMessage(content='这是一个测试消息，请保存。', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='222e1e45-7adf-497e-9df7-efd716ef88d6'),
  AIMessage(content='这是一个测试消息，我已收到。如果你有其他问题或需要进一步的帮助，请随时告诉我！', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 23, 'prompt_tokens': 14, 'total_tokens': 37, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_provider': 'openai', 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'system_fingerprint': 'fp_67cf3fed12', 'id': 'chatcmpl-CiOzzcP3t1DQG2u78w9hT9cy1X19O', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--66bd18f2-0e5b-4cd2-a809-0a9c4a2a6dc7-0', usage_metadata={'input_tokens': 14, 'output_tokens': 23, 'total_tokens': 37, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})]}

state: AgentState结构展示

{
	'messages': [
        HumanMessage(
            content = '这是一个测试消息，请保存。', additional_kwargs = {},
	        response_metadata = {},
	        id = 'f410d2b9-3ffe-44aa-90a5-9297c7f050ef'
        ),
        AIMessage(
            content = '抱歉，我无法保存消息或数据。但我可以帮助回答问题或提供信息。如果你有其他需要，随时告诉我！',
            additional_kwargs = {
                'refusal': None
            },
            response_metadata = {
                'token_usage': {
                    'completion_tokens': 28,
                    'prompt_tokens': 14,
                    'total_tokens': 42,
                    'completion_tokens_details': {
                        'accepted_prediction_tokens': 0,
                        'audio_tokens': 0,
                        'reasoning_tokens': 0,
                        'rejected_prediction_tokens': 0
                    },
                    'prompt_tokens_details': {
                        'audio_tokens': 0,
                        'cached_tokens': 0
                    }
                },
                'model_provider': 'openai',
                'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18',
                'system_fingerprint': 'fp_67cf3fed12',
                'id': 'chatcmpl-CiG1NlFAgsemI2AYyXuMQOMA4HCdw',
                'service_tier': 'default',
                'finish_reason': 'stop',
                'logprobs': None
            },
            id = 'lc_run--26def695-569e-479c-8fcb-2f133d47da6b-0',
            usage_metadata = {
                'input_tokens': 14,
                'output_tokens': 28,
                'total_tokens': 42,
                'input_token_details': {
                    'audio': 0,
                    'cache_read': 0
                },
                'output_token_details': {
                    'audio': 0,
                    'reasoning': 0
                }
            }
        )
    ]
}

  自定义中间件的开发是一个系统工程，需要从需求分析到最终部署的完整流程管理。在需求分析阶段，开发者需要深入理解中间件将要解决的问题域。这不仅仅是技术问题，更是业务问题。开发者需要与业务专家沟通，了解真实的使用场景和期望效果。同时，还需要识别与其他中间件的依赖关系，避免功能冲突和重复开发。设计阶段是整个开发过程中最关键的阶段。优秀的中间件设计应该具备良好的可扩展性和可维护性。这需要考虑类的层次结构、接口的定义、状态管理方案等。设计文档应该详细说明中间件的工作原理、数据流、处理逻辑等，为后续的开发提供清晰的指导。

5.5 多中间件组合应用 - IT运维Agent

"""
IT 运维 Agent 中间件演示 - 具备 RBAC 和审计功能

本示例展示了一个完整的 IT 运维 Agent，集成了：
- RBAC（基于角色的权限控制）
- 操作审计和日志记录
- 安全检查和验证
- 上下文管理（使用 ContextEditingMiddleware）
- 动态系统提示词注入（使用 @wrap_model_call）
- 智能模型切换（使用 @wrap_model_call）

【中间件执行顺序】
1. before_agent: SecurityGuardrail (安全检查)
2. before_agent: RBACMiddleware (权限验证)
3. before_model: RBACMiddleware (注入用户信息到 state)
4. wrap_model_call: dynamic_system_prompt (动态提示词注入)
5. wrap_model_call: dynamic_model_router (智能模型切换)
6. wrap_model_call: ContextEditingMiddleware (上下文管理和清理)
7. Model Execution (模型执行)
注意：after_model 钩子按注册顺序相反执行（先注册后执行）
8. after_model: AuditLogger (审计日志)
9. after_model: ResponseValidator (响应验证)


【支持的运维操作】
- 服务器状态查询
- 服务重启
- 日志查看
- 系统资源监控
"""

from typing import Any, Dict, Optional, List, Callable,TypedDict

from datetime import datetime
from enum import Enum
from dotenv import load_dotenv
import json

from langchain_deepseek import ChatDeepSeek
from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import (
    AgentMiddleware,
    AgentState,
    hook_config,
    ContextEditingMiddleware,
    ModelRequest,
    ModelResponse,
    wrap_model_call
)
from langchain.agents.middleware.context_editing import ClearToolUsesEdit
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import AIMessage, SystemMessage
from langchain_core.language_models import BaseChatModel
from pydantic import BaseModel, Field

# 加载环境变量
load_dotenv(override=True)


# ==============================================================================
# 用户角色和权限定义
# ==============================================================================

class UserRole(str, Enum):
    """用户角色枚举"""
    ADMIN = "admin"           # 管理员：所有权限
    OPERATOR = "operator"     # 运维人员：查询和重启权限
    VIEWER = "viewer"         # 查看者：仅查询权限
    GUEST = "guest"           # 访客：无权限

class Permission(str, Enum):
    """权限枚举"""
    VIEW_STATUS = "view_status"           # 查看状态
    VIEW_LOGS = "view_logs"               # 查看日志
    RESTART_SERVICE = "restart_service"   # 重启服务
    MODIFY_CONFIG = "modify_config"       # 修改配置
    VIEW_METRICS = "view_metrics"         # 查看监控指标

# 角色权限映射
ROLE_PERMISSIONS: Dict[UserRole, List[Permission]] = {
    UserRole.ADMIN: [
        Permission.VIEW_STATUS,
        Permission.VIEW_LOGS,
        Permission.RESTART_SERVICE,
        Permission.MODIFY_CONFIG,
        Permission.VIEW_METRICS
    ],
    UserRole.OPERATOR: [
        Permission.VIEW_STATUS,
        Permission.VIEW_LOGS,
        Permission.RESTART_SERVICE,
        Permission.VIEW_METRICS
    ],
    UserRole.VIEWER: [
        Permission.VIEW_STATUS,
        Permission.VIEW_LOGS,
        Permission.VIEW_METRICS
    ],
    UserRole.GUEST: []
}

# 工具权限映射
TOOL_PERMISSIONS: Dict[str, Permission] = {
    "check_server_status": Permission.VIEW_STATUS,
    "view_service_logs": Permission.VIEW_LOGS,
    "restart_service": Permission.RESTART_SERVICE,
    "get_system_metrics": Permission.VIEW_METRICS
}

# ==============================================================================
# 辅助函数
# ==============================================================================

def log_with_timestamp(message: str, level: str = "INFO") -> None:
    """带时间戳的日志输出"""
    timestamp = datetime.now().strftime("%H:%M:%S.%f")[:-3]
    level_emoji = {
        "INFO": "ℹ️",
        "WARN": "⚠️",
        "ERROR": "❌",
        "SUCCESS": "✅",
        "AUDIT": "📋"
    }
    emoji = level_emoji.get(level, "ℹ️")
    print(f"[{timestamp}] {emoji} {message}")


def get_current_user() -> Dict[str, Any]:
    """
    获取当前用户信息（模拟）
    实际应用中应从认证系统获取
    """
    # 这里模拟从配置中获取当前用户
    return {
        "user_id": "user_001",
        "username": "operator_zhang",
        "role": UserRole.OPERATOR,
        "department": "IT运维部"
    }

# ==============================================================================
# 用户上下文定义
# ==============================================================================

class UserContext(TypedDict):
    """用户上下文信息"""
    user_id: str # 用户唯一标识
    username: str # 用户名
    role: str # 用户角色
    department: str # 所属部门

# ==============================================================================
# 1. 定义中间件
# ==============================================================================

class RBACMiddleware(AgentMiddleware):
    """
    [阶段 1: before_agent & before_model] RBAC 权限控制中间件
    在执行任何操作前验证用户权限
    """

    def __init__(self):
        super().__init__()

    def _get_user_from_runtime(self, runtime) -> Dict[str, Any]:
        """从 runtime.context 获取用户信息"""
        try:
            # 尝试从 runtime.context 获取用户信息
            if hasattr(runtime, 'context') and runtime.context:
                context_data = runtime.context
                # 如果是字典，直接使用
                if isinstance(context_data, dict):
                    user_role_str = context_data.get('role', 'guest')
                    # 转换角色字符串为枚举
                    try:
                        user_role = UserRole(user_role_str)
                    except ValueError:
                        user_role = UserRole.GUEST

                    return {
                        'user_id': context_data.get('user_id', 'unknown'),
                        'username': context_data.get('username', 'unknown'),
                        'role': user_role,
                        'department': context_data.get('department', 'unknown')
                    }
        except Exception as e:
            log_with_timestamp(f"   ⚠️ 从 runtime.context 获取用户信息失败: {str(e)}", "WARN")

        # 如果无法从 runtime 获取，使用默认用户
        return get_current_user()

    @hook_config(can_jump_to=["end"])  # 允许在 before_agent 阶段跳转到 end
    def before_agent(self, state: AgentState, runtime) -> Optional[Dict[str, Any]]:
        try:
            # 从 runtime 获取用户信息
            current_user = self._get_user_from_runtime(runtime)

            log_with_timestamp(
                f"🔐 [2. RBACMiddleware] 验证用户权限 - "
                f"用户: {current_user['username']} "
                f"角色: {current_user['role'].value}"
            )

            # 获取用户角色的权限列表
            user_permissions = ROLE_PERMISSIONS.get(current_user['role'], [])

            log_with_timestamp(
                f"   ✅ 权限验证通过 - 拥有 {len(user_permissions)} 项权限"
            )

            return None

        except Exception as e:
            log_with_timestamp(f"   ❌ 权限验证异常: {str(e)}", "ERROR")
            return {
                "messages": [AIMessage(
                    content="权限验证失败，请联系管理员。"
                )],
                "jump_to": "end"
            }

    def before_model(self, state: AgentState, runtime) -> Optional[Dict[str, Any]]:
        """在 before_model 阶段注入用户信息到 state"""
        try:
            # 从 runtime 获取用户信息
            current_user = self._get_user_from_runtime(runtime)

            # 获取用户角色的权限列表
            user_permissions = ROLE_PERMISSIONS.get(current_user['role'], [])

            log_with_timestamp(
                f"   📝 注入用户信息到 state - "
                f"用户: {current_user['username']}, "
                f"角色: {current_user['role'].value}"
            )

            # 将用户信息注入到 state
            return {
                "user_info": current_user,
                "user_permissions": [p.value for p in user_permissions]
            }
        except Exception as e:
            log_with_timestamp(f"   ❌ 用户信息注入异常: {str(e)}", "ERROR")
            return None

class SecurityGuardrail(AgentMiddleware):
    """
    [阶段 2: before_agent] 安全护栏
    检查请求中的危险操作和敏感关键词
    """

    # 危险操作关键词
    DANGEROUS_KEYWORDS = [
        "删除数据库", "drop database", "rm -rf", "format",
        "删除所有", "清空", "hack", "攻击", "入侵"
    ]

    def __init__(self):
        super().__init__()

    @hook_config(can_jump_to=["end"])
    def before_agent(self, state: AgentState, runtime) -> Optional[Dict[str, Any]]:
        try:
            log_with_timestamp("🔒 [1. SecurityGuardrail] 执行安全检查...")

            messages = state.get("messages", [])
            if not messages:
                return None

            last_msg = messages[-1]
            if last_msg.type == "human":
                content_lower = last_msg.content.lower()

                # 检查危险关键词
                for keyword in self.DANGEROUS_KEYWORDS:
                    if keyword in content_lower:
                        log_with_timestamp(
                            f"   🚫 检测到危险操作关键词: '{keyword}'",
                            "WARN"
                        )
                        return {
                            "messages": [AIMessage(
                                content=f"⚠️ 安全警告：检测到危险操作关键词 '{keyword}'，"
                                       f"该操作已被拦截。如需执行此类操作，请联系管理员。"
                            )],
                            "jump_to": "end"
                        }

            log_with_timestamp("   ✅ 安全检查通过")
            return None

        except Exception as e:
            log_with_timestamp(f"   ❌ 安全检查异常: {str(e)}", "ERROR")
            return {
                "messages": [AIMessage(
                    content="安全检查失败，操作已被拦截。"
                )],
                "jump_to": "end"
            }

# ==============================================================================
# 动态系统提示词中间件（使用 @wrap_model_call）
# ==============================================================================

def create_dynamic_system_prompt_middleware():
    """
    创建动态系统提示词中间件
    根据用户角色动态注入不同的系统提示词

    使用 @wrap_model_call 装饰器，从 ModelRequest 获取用户信息
    """

    # 角色专属提示词
    ROLE_PROMPTS = {
        UserRole.ADMIN: """
    【管理员模式】
    你拥有完整的系统权限，可以执行所有操作。
    - 可以查看所有服务器状态和日志
    - 可以重启服务和修改配置
    - 需要特别谨慎，确认每个关键操作
    - 提供详细的技术分析和建议
    """,
        UserRole.OPERATOR: """
    【运维人员模式】
    你是运维团队成员，拥有日常运维权限。
    - 可以查看服务器状态和日志
    - 可以重启服务（需确认）
    - 不能修改系统配置
    - 提供实用的运维建议
    """,
        UserRole.VIEWER: """
    【查看者模式】
    你只有查看权限，不能执行任何操作。
    - 可以查看服务器状态和日志
    - 可以查看系统监控指标
    - 不能执行任何修改操作
    - 提供信息查询和数据分析
    """,
        UserRole.GUEST: """
    【访客模式】
    你的权限受到严格限制。
    - 只能进行基本的信息查询
    - 不能访问敏感数据
    - 不能执行任何操作
    - 提供有限的帮助信息
    """
    }

    @wrap_model_call
    def dynamic_system_prompt(
        request: ModelRequest,
        handler: Callable[[ModelRequest], ModelResponse]
    ) -> ModelResponse:
        """
        根据用户角色动态注入系统提示词

        从 ModelRequest 中获取：
        1. request.runtime.context - 包含原始用户上下文
        """
        try:
            log_with_timestamp("💬 [3. DynamicSystemPrompt] 注入角色专属提示词...")

            user_role = UserRole.GUEST  # 默认角色

            # 尝试从 runtime.context 获取
            if hasattr(request, 'runtime') and hasattr(request.runtime, 'context'):
                context_data = request.runtime.context
                if isinstance(context_data, dict):
                    user_role_str = context_data.get('role', 'guest')
                    try:
                        user_role = UserRole(user_role_str)
                    except ValueError:
                        user_role = UserRole.GUEST
                    log_with_timestamp(f"   ℹ️ 从 runtime.context 获取用户角色: {user_role.value}")

            # 确保 user_role 是 UserRole 枚举类型
            if isinstance(user_role, str):
                try:
                    user_role = UserRole(user_role)
                except ValueError:
                    log_with_timestamp(f"   ⚠️ 无效的角色字符串: {user_role}，使用 GUEST", "WARN")
                    user_role = UserRole.GUEST
            elif not isinstance(user_role, UserRole):
                log_with_timestamp(f"   ⚠️ 意外的角色类型: {type(user_role)}，使用 GUEST", "WARN")
                user_role = UserRole.GUEST

            log_with_timestamp(f"   🔍 检测到用户角色: {user_role.value}")

            # 获取角色专属提示词
            role_prompt = ROLE_PROMPTS.get(user_role, ROLE_PROMPTS[UserRole.GUEST])

            # 获取当前消息列表
            messages = list(request.messages)

            # 检查是否已有系统消息
            has_system_msg = any(msg.type == "system" for msg in messages)

            if not has_system_msg:
                # 创建增强的系统消息
                enhanced_system_msg = SystemMessage(content=role_prompt)
                messages.insert(0, enhanced_system_msg)

                log_with_timestamp(f"   ✅ 已注入 {user_role.value} 角色提示词")

                # 使用修改后的消息列表覆盖请求
                request = request.override(messages=messages)
            else:
                log_with_timestamp("   ℹ️ 系统消息已存在，跳过注入")

            # 继续执行调用
            return handler(request)

        except Exception as e:
            log_with_timestamp(f"   ❌ 提示词注入异常: {str(e)}", "ERROR")
            import traceback
            log_with_timestamp(f"   详细错误: {traceback.format_exc()}", "ERROR")
            # 发生异常时，继续执行原始请求
            return handler(request)

    @wrap_model_call
    async def dynamic_system_prompt_async(
        request: ModelRequest,
        handler: Callable[[ModelRequest], ModelResponse]
    ) -> ModelResponse:
        """异步版本：与同步版本逻辑相同"""
        # 直接调用同步版本的逻辑
        return dynamic_system_prompt.invoke(request, handler)

    return dynamic_system_prompt

# ==============================================================================
# 智能模型切换中间件（使用 @wrap_model_call）
# ==============================================================================

# 定义复杂任务关键词
COMPLEXITY_KEYWORDS = [
    "分析", "建议", "优化", "故障排查", "诊断",
    "复杂", "详细", "深入", "为什么", "如何",
    "证明", "推导", "严谨", "规划", "多步骤"
]

def create_dynamic_model_router(fast_model: BaseChatModel, smart_model: BaseChatModel):
    """
    创建动态模型路由中间件

    Args:
        fast_model: 快速模型（用于简单查询）
        smart_model: 智能模型（用于复杂任务）

    Returns:
        使用 @wrap_model_call 装饰的中间件函数
    """

    def _analyze_complexity(messages: List) -> tuple[bool, str]:
        """分析请求复杂度"""
        should_use_smart_model = False
        reason = ""

        # 场景 1: 长对话（超过 5 轮）
        if len(messages) > 5:
            should_use_smart_model = True
            reason = f"长对话 ({len(messages)} 条消息)"

        # 场景 2: 检查最后一条用户消息
        elif messages:
            last_human_msg = None
            for msg in reversed(messages):
                if msg.type == "human":
                    last_human_msg = msg
                    break

            if last_human_msg:
                content = last_human_msg.content
                content_lower = content.lower()

                # 检查复杂任务关键词
                for keyword in COMPLEXITY_KEYWORDS:
                    if keyword in content_lower:
                        should_use_smart_model = True
                        reason = f"包含复杂关键词 '{keyword}'"
                        break

                # 检查消息长度
                if not should_use_smart_model and len(content) > 100:
                    should_use_smart_model = True
                    reason = f"长消息 ({len(content)} 字符)"

        return should_use_smart_model, reason

    @wrap_model_call
    def dynamic_model_router(
        request: ModelRequest,
        handler: Callable[[ModelRequest], ModelResponse]
    ) -> ModelResponse:
        """
        同步版本：根据对话上下文和请求复杂度动态切换模型

        切换逻辑：
        1. 如果对话轮数超过 5 轮 → 使用智能模型（处理复杂上下文）
        2. 如果包含复杂任务关键词 → 使用智能模型
        3. 如果消息长度超过 100 字符 → 使用智能模型
        4. 其他情况 → 使用快速模型
        """
        # 获取当前对话状态
        state = request.state
        messages = state.get("messages", [])

        log_with_timestamp(f"🔄 [4. ModelRouter] 分析请求复杂度 - 消息数: {len(messages)}")

        should_use_smart_model, reason = _analyze_complexity(messages)

        # 根据判断结果切换模型
        if should_use_smart_model:
            log_with_timestamp(f"   🧠 切换至智能模型 - 原因: {reason}")
            request = request.override(model=smart_model)
        else:
            log_with_timestamp(f"   ⚡ 使用快速模型 - 简单请求")

        # 继续执行调用
        return handler(request)

    @wrap_model_call
    async def dynamic_model_router_async(
        request: ModelRequest,
        handler: Callable[[ModelRequest], ModelResponse]
    ) -> ModelResponse:
        """
        异步版本：根据对话上下文和请求复杂度动态切换模型
        """
        # 获取当前对话状态
        state = request.state
        messages = state.get("messages", [])

        log_with_timestamp(f"🔄 [4. ModelRouter] 分析请求复杂度 - 消息数: {len(messages)}")

        should_use_smart_model, reason = _analyze_complexity(messages)

        # 根据判断结果切换模型
        if should_use_smart_model:
            log_with_timestamp(f"   🧠 切换至智能模型 - 原因: {reason}")
            request = request.override(model=smart_model)
        else:
            log_with_timestamp(f"   ⚡ 使用快速模型 - 简单请求")

        # 继续执行调用
        return await handler(request)

    return dynamic_model_router

class ResponseValidator(AgentMiddleware):
    """
    [阶段 6: after_model] 响应验证器
    验证模型响应的格式和内容
    """

    def __init__(self):
        super().__init__()

    def after_model(self, state: AgentState, runtime) -> Optional[Dict[str, Any]]:
        try:
            log_with_timestamp("🔍 [6. ResponseValidator] 验证模型响应...")

            messages = state.get("messages", [])
            if not messages:
                return None

            last_msg = messages[-1]
            if last_msg.type == "ai":
                has_tool_calls = hasattr(last_msg, 'tool_calls') and last_msg.tool_calls

                if has_tool_calls:
                    # 验证工具调用权限
                    user_permissions = state.get('user_permissions', [])
                    for tool_call in last_msg.tool_calls:
                        tool_name = tool_call.get('name', '')
                        required_permission = TOOL_PERMISSIONS.get(tool_name)

                        if required_permission and required_permission.value not in user_permissions:
                            log_with_timestamp(
                                f"   ⚠️ 权限不足：工具 '{tool_name}' 需要权限 '{required_permission.value}'",
                                "WARN"
                            )

                    log_with_timestamp(f"   🔧 模型请求调用 {len(last_msg.tool_calls)} 个工具")
                elif last_msg.content:
                    log_with_timestamp(f"   ✅ 响应有效 (长度: {len(last_msg.content)} 字符)")

            return None

        except Exception as e:
            log_with_timestamp(f"   ❌ 响应验证异常: {str(e)}", "ERROR")
            return None

class AuditLogger(AgentMiddleware):
    """
    [阶段 7: after_model] 审计日志中间件
    记录所有操作的审计日志
    """

    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.audit_records = []

    def after_model(self, state: AgentState, runtime) -> Optional[Dict[str, Any]]:
        try:
            messages = state.get("messages", [])
            if not messages:
                return None

            last_msg = messages[-1]
            user_info = state.get("user_info", {})

            # 记录工具调用
            if last_msg.type == "ai" and hasattr(last_msg, 'tool_calls') and last_msg.tool_calls:
                for tool_call in last_msg.tool_calls:
                    audit_record = {
                        "timestamp": datetime.now().isoformat(),
                        "user_id": user_info.get("user_id", "unknown"),
                        "username": user_info.get("username", "unknown"),
                        "role": user_info.get("role", "unknown"),
                        "action": "tool_call",
                        "tool_name": tool_call.get('name', ''),
                        "tool_args": tool_call.get('args', {}),
                        "status": "initiated"
                    }
                    self.audit_records.append(audit_record)

                    log_with_timestamp(
                        f"📋 [7. AuditLogger] 记录审计日志 - "
                        f"用户: {user_info.get('username')}, "
                        f"操作: {tool_call.get('name')}",
                        "AUDIT"
                    )

            # 记录最终响应
            elif last_msg.type == "ai" and last_msg.content:
                audit_record = {
                    "timestamp": datetime.now().isoformat(),
                    "user_id": user_info.get("user_id", "unknown"),
                    "username": user_info.get("username", "unknown"),
                    "role": user_info.get("role", "unknown"),
                    "action": "response",
                    "response_length": len(last_msg.content),
                    "status": "completed"
                }
                self.audit_records.append(audit_record)

                log_with_timestamp(
                    f"📋 [7. AuditLogger] 操作完成 - "
                    f"审计记录已保存 (共 {len(self.audit_records)} 条)",
                    "AUDIT"
                )

            return None

        except Exception as e:
            log_with_timestamp(f"   ❌ 审计日志异常: {str(e)}", "ERROR")
            return None

# ==============================================================================
# 2. 定义 IT 运维工具
# ==============================================================================

class ServerStatusSchema(BaseModel):
    server_name: str = Field(description="服务器名称，例如: web-server-01")

@tool(args_schema=ServerStatusSchema)
def check_server_status(server_name: str) -> str:
    """
    查询服务器状态
    需要权限: VIEW_STATUS
    """
    # 模拟查询服务器状态
    status_data = {
        "server_name": server_name,
        "status": "running",
        "cpu_usage": "45%",
        "memory_usage": "62%",
        "uptime": "15 days 3 hours",
        "last_check": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    }

    return json.dumps(status_data, ensure_ascii=False, indent=2)


class ServiceLogsSchema(BaseModel):
    service_name: str = Field(description="服务名称，例如: nginx, mysql")
    lines: int = Field(default=50, description="显示的日志行数")

@tool(args_schema=ServiceLogsSchema)
def view_service_logs(service_name: str, lines: int = 50) -> str:
    """
    查看服务日志
    需要权限: VIEW_LOGS
    """
    # 模拟返回服务日志
    log_entries = [
        f"[INFO] {service_name} service is running normally",
        f"[INFO] Last request processed at {datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}",
        f"[INFO] Total requests today: 1,234",
        f"[WARN] Memory usage approaching 80%",
        f"[INFO] Service health check passed"
    ]

    result = f"=== {service_name} 服务日志 (最近 {lines} 行) ===\n"
    result += "\n".join(log_entries[:lines])

    return result


class RestartServiceSchema(BaseModel):
    service_name: str = Field(description="要重启的服务名称")
    force: bool = Field(default=False, description="是否强制重启")

@tool(args_schema=RestartServiceSchema)
def restart_service(service_name: str, force: bool = False) -> str:
    """
    重启服务
    需要权限: RESTART_SERVICE
    """
    # 模拟重启服务
    restart_type = "强制重启" if force else "正常重启"

    result = f"""
    🔄 服务重启操作
    服务名称: {service_name}
    重启类型: {restart_type}
    操作时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}
    状态: 成功
    预计恢复时间: 30秒
    """

    return result.strip()


class SystemMetricsSchema(BaseModel):
    metric_type: str = Field(
        description="指标类型: cpu, memory, disk, network"
    )

@tool(args_schema=SystemMetricsSchema)
def get_system_metrics(metric_type: str) -> str:
    """
    获取系统监控指标
    需要权限: VIEW_METRICS
    """
    # 模拟返回系统指标
    metrics = {
        "cpu": {
            "usage": "45.2%",
            "cores": 8,
            "load_average": [2.1, 2.3, 2.5]
        },
        "memory": {
            "total": "16 GB",
            "used": "10 GB",
            "free": "6 GB",
            "usage": "62.5%"
        },
        "disk": {
            "total": "500 GB",
            "used": "320 GB",
            "free": "180 GB",
            "usage": "64%"
        },
        "network": {
            "rx_bytes": "1.2 TB",
            "tx_bytes": "890 GB",
            "connections": 156
        }
    }

    metric_data = metrics.get(metric_type.lower(), {})
    return json.dumps(metric_data, ensure_ascii=False, indent=2)


# 工具列表
tools = [
    check_server_status,
    view_service_logs,
    restart_service,
    get_system_metrics
]

# ==============================================================================
# 3. 创建 IT 运维 Agent
# ==============================================================================

# 创建模型
model = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.1)

# 创建快速模型和智能模型（用于动态切换）
fast_model = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0, max_tokens=500)
smart_model = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0.3, max_tokens=2000)

# ==================== 配置 ContextEditingMiddleware ====================
# 关键：设置较低的触发阈值，确保能够触发清理
custom_context_middleware = ContextEditingMiddleware(
    edits=[
        ClearToolUsesEdit(
            trigger=800,  # 当 token 数超过 800 时触发清理（约 3-4 次工具调用后）
            keep=1,  # 只保留最近的 1 个工具结果
            clear_at_least=0,  # 清理所有超出keep数量的内容
            clear_tool_inputs=False,  # 不清理工具输入参数
            exclude_tools=["restart_service"],  # 不清理 restart_service 的结果（重要操作）
            placeholder="[已清理以节省空间]",  # 自定义占位符
        )
    ],
    token_count_method="approximate"  # 使用近似计数（更快）
)

# ==================== 创建动态模型路由中间件 ====================
dynamic_model_router = create_dynamic_model_router(fast_model, smart_model)

# ==================== 创建动态系统提示词中间件 ====================
dynamic_system_prompt = create_dynamic_system_prompt_middleware()

# 按顺序注册中间件
# 注意：
# - before_agent/before_model 
# - @wrap_model_call 中间件按注册顺序执行（先注册先执行）
# - after_model 钩子按注册顺序相反执行（先注册后执行）
middlewares = [
    SecurityGuardrail(),                                 # 1. before_agent: 安全检查
    RBACMiddleware(),                                    # 2. before_agent & before_model: 权限验证（注入 user_info）
    dynamic_system_prompt,                               # 3. @wrap_model_call: 动态提示词注入
    dynamic_model_router,                                # 4. @wrap_model_call: 智能模型切换
    custom_context_middleware,                           # 5. @wrap_model_call: 上下文管理和清理
    ResponseValidator(),                                 # 6. after_model: 响应验证
    AuditLogger(),                                       # 7. after_model: 审计日志
]

# 系统提示词
system_prompt = """你是一个专业的 IT 运维助手，负责帮助运维人员管理服务器和服务。

你的职责包括：
1. 查询服务器状态和系统指标
2. 查看服务日志
3. 在获得授权后重启服务
4. 提供运维建议和故障排查

注意事项：
- 始终确认用户的操作意图
- 对于重启等关键操作，需要明确确认
- 提供清晰、专业的响应
- 遵守权限控制规则
"""

# 导出 graph 变量供 LangGraph Studio 使用
graph = create_agent(
    model=model,
    tools=tools,
    system_prompt=system_prompt,
    middleware=middlewares,
    context_schema=UserContext,  # 添加上下文 schema
    # checkpointer=MemorySaver(),  # 关键：使用 checkpointer 来保存消息历史
    debug=True  # 开启调试模式以观察中间件行为
)

# ==============================================================================
# 4. 运行演示
# ==============================================================================

def run_demo():
    """运行 IT 运维 Agent 演示"""
    print("\n" + "="*80)
    print("🖥️  IT 运维 Agent 演示 - 具备 RBAC 和审计功能")
    print("="*80)

    current_user = get_current_user()
    print(f"\n当前用户: {current_user['username']}")
    print(f"用户角色: {current_user['role'].value}")
    print(f"所属部门: {current_user['department']}")

    # 创建用户上下文实例
    user_context = UserContext(
        user_id=current_user['user_id'],
        username=current_user['username'],
        role=current_user['role'].value,  # 转换为字符串
        department=current_user['department']
    )

    # 配置：包含 thread_id 和用户上下文
    config = {
        "configurable": {
            "thread_id": "ops_demo_001",
            # "context": user_context.model_dump()  # 将用户上下文传入
        }
    }

    # 场景 1: 查询服务器状态（有权限）
    print("\n" + "="*80)
    print("🔹 场景 1: 查询服务器状态")
    print("="*80)
    user_input = "请帮我查看 web-server-01 的状态"
    log_with_timestamp(f"[用户]: {user_input}")

    try:
        for event in graph.stream(
            {"messages": [{"role": "user", "content": user_input}]},
            config=config,
            stream_mode="values",
            context=user_context  # 传入用户角色到上下文
        ):
            if "messages" in event:
                last_msg = event["messages"][-1]
                if last_msg.type == "ai" and last_msg.content:
                    log_with_timestamp(f"[AI]: {last_msg.content}")
    except Exception as e:
        log_with_timestamp(f"场景 1 执行异常: {str(e)}", "ERROR")

    # 场景 2: 复杂分析请求（测试模型切换）
    print("\n" + "="*80)
    print("🔹 场景 2: 复杂分析请求 - 测试智能模型切换")
    print("="*80)
    user_input_2 = "请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议"
    log_with_timestamp(f"[用户]: {user_input_2}")

    try:
        for event in graph.stream(
            {"messages": [{"role": "user", "content": user_input_2}]},
            config=config,
            stream_mode="values",
            context=user_context  # 传入用户角色到上下文
        ):
            if "messages" in event:
                last_msg = event["messages"][-1]
                if last_msg.type == "ai" and last_msg.content:
                    log_with_timestamp(f"[AI]: {last_msg.content}")
    except Exception as e:
        log_with_timestamp(f"场景 2 执行异常: {str(e)}", "ERROR")

    # 场景 3: 危险操作（应被拦截）
    print("\n" + "="*80)
    print("🔹 场景 3: 危险操作测试")
    print("="*80)
    user_input_3 = "帮我删除数据库中的所有数据"
    log_with_timestamp(f"[用户]: {user_input_3}")

    try:
        for event in graph.stream(
            {"messages": [{"role": "user", "content": user_input_3}]},
            config=config,
            stream_mode="values",
            context=user_context  # 传入用户角色到上下文
        ):
            if "messages" in event:
                last_msg = event["messages"][-1]
                if last_msg.type == "ai" and last_msg.content:
                    log_with_timestamp(f"[AI]: {last_msg.content}")
    except Exception as e:
        log_with_timestamp(f"场景 3 执行异常: {str(e)}", "ERROR")

    print("\n" + "="*80)
    print("✅ 演示完成")
    print("\n📊 中间件功能总结：")
    print("1. ✅ SecurityGuardrail - 危险操作拦截")
    print("2. ✅ RBACMiddleware - 基于角色的权限控制")
    print("3. ✅ dynamic_system_prompt (@wrap_model_call) - 动态系统提示词注入")
    print("4. ✅ dynamic_model_router (@wrap_model_call) - 智能模型切换")
    print("5. ✅ ContextEditingMiddleware - 上下文管理和清理")
    print("6. ✅ ResponseValidator - 响应验证")
    print("7. ✅ AuditLogger - 审计日志记录")
    print("="*80)

run_demo()

================================================================================
🖥️  IT 运维 Agent 演示 - 具备 RBAC 和审计功能
================================================================================

当前用户: operator_zhang
用户角色: operator
所属部门: IT运维部

================================================================================
🔹 场景 1: 查询服务器状态
================================================================================
[15:42:49.059] ℹ️ [用户]: 请帮我查看 web-server-01 的状态
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请帮我查看 web-server-01 的状态', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='d535652e-f086-44dd-8c58-af6f0e21709b')]}
[15:42:49.060] ℹ️ 🔒 [1. SecurityGuardrail] 执行安全检查...
[15:42:49.060] ℹ️    ✅ 安全检查通过
[updates] {'SecurityGuardrail.before_agent': None}
[15:42:49.060] ℹ️ 🔐 [2. RBACMiddleware] 验证用户权限 - 用户: operator_zhang 角色: operator
[15:42:49.060] ℹ️    ✅ 权限验证通过 - 拥有 4 项权限
[updates] {'RBACMiddleware.before_agent': None}
[15:42:49.061] ℹ️    📝 注入用户信息到 state - 用户: operator_zhang, 角色: operator
[updates] {'RBACMiddleware.before_model': None}
[15:42:49.061] ℹ️ 💬 [3. DynamicSystemPrompt] 注入角色专属提示词...
[15:42:49.061] ℹ️    ℹ️ 从 runtime.context 获取用户角色: operator
[15:42:49.061] ℹ️    🔍 检测到用户角色: operator
[15:42:49.061] ℹ️    ✅ 已注入 operator 角色提示词
[15:42:49.061] ℹ️ 🔄 [4. ModelRouter] 分析请求复杂度 - 消息数: 1
[15:42:49.062] ℹ️    ⚡ 使用快速模型 - 简单请求


2025-12-03 15:42:49,390 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 15:42:52,700 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我来帮您查看 web-server-01 服务器的状态。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 59, 'prompt_tokens': 726, 'total_tokens': 785, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 22}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7056ca90-211f-4fcd-844c-ef57b3f696b3', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--34c54415-8c49-43f9-9ab0-43cd39150bbf-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_y9xVipuK9rjIUycBqu1vnQ9m', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 726, 'output_tokens': 59, 'total_tokens': 785, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请帮我查看 web-server-01 的状态', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='d535652e-f086-44dd-8c58-af6f0e21709b'), AIMessage(content='我来帮您查看 web-server-01 服务器的状态。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 59, 'prompt_tokens': 726, 'total_tokens': 785, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 22}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7056ca90-211f-4fcd-844c-ef57b3f696b3', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--34c54415-8c49-43f9-9ab0-43cd39150bbf-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_y9xVipuK9rjIUycBqu1vnQ9m', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 726, 'output_tokens': 59, 'total_tokens': 785, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}})]}
[15:42:52.631] ℹ️ [AI]: 我来帮您查看 web-server-01 服务器的状态。
[15:42:52.631] 📋 📋 [7. AuditLogger] 记录审计日志 - 用户: None, 操作: check_server_status
[updates] {'AuditLogger.after_model': None}
[15:42:52.632] ℹ️ 🔍 [6. ResponseValidator] 验证模型响应...
[15:42:52.632] ⚠️    ⚠️ 权限不足：工具 'check_server_status' 需要权限 'view_status'
[15:42:52.632] ℹ️    🔧 模型请求调用 1 个工具
[updates] {'ResponseValidator.after_model': None}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='{\n  "server_name": "web-server-01",\n  "status": "running",\n  "cpu_usage": "45%",\n  "memory_usage": "62%",\n  "uptime": "15 days 3 hours",\n  "last_check": "2025-12-03 15:42:52"\n}', name='check_server_status', id='21e888ba-95d4-4725-818a-56b97f871b78', tool_call_id='call_00_y9xVipuK9rjIUycBqu1vnQ9m')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请帮我查看 web-server-01 的状态', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='d535652e-f086-44dd-8c58-af6f0e21709b'), AIMessage(content='我来帮您查看 web-server-01 服务器的状态。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 59, 'prompt_tokens': 726, 'total_tokens': 785, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 22}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7056ca90-211f-4fcd-844c-ef57b3f696b3', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--34c54415-8c49-43f9-9ab0-43cd39150bbf-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_y9xVipuK9rjIUycBqu1vnQ9m', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 726, 'output_tokens': 59, 'total_tokens': 785, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "server_name": "web-server-01",\n  "status": "running",\n  "cpu_usage": "45%",\n  "memory_usage": "62%",\n  "uptime": "15 days 3 hours",\n  "last_check": "2025-12-03 15:42:52"\n}', name='check_server_status', id='21e888ba-95d4-4725-818a-56b97f871b78', tool_call_id='call_00_y9xVipuK9rjIUycBqu1vnQ9m')]}
[15:42:52.636] ℹ️    📝 注入用户信息到 state - 用户: operator_zhang, 角色: operator
[updates] {'RBACMiddleware.before_model': None}
[15:42:52.637] ℹ️ 💬 [3. DynamicSystemPrompt] 注入角色专属提示词...
[15:42:52.637] ℹ️    ℹ️ 从 runtime.context 获取用户角色: operator
[15:42:52.637] ℹ️    🔍 检测到用户角色: operator
[15:42:52.637] ℹ️    ✅ 已注入 operator 角色提示词
[15:42:52.637] ℹ️ 🔄 [4. ModelRouter] 分析请求复杂度 - 消息数: 3
[15:42:52.637] ℹ️    ⚡ 使用快速模型 - 简单请求
[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='根据查询结果，web-server-01 服务器的状态如下：\n\n**服务器状态报告：**\n- **服务器名称：** web-server-01\n- **运行状态：** ✅ 正常运行中\n- **CPU使用率：** 45%（正常范围）\n- **内存使用率：** 62%（正常范围）\n- **运行时间：** 15天3小时\n- **最后检查时间：** 2025-12-03 15:42:52\n\n**状态分析：**\n1. 服务器运行状态良好，所有指标都在正常范围内\n2. CPU使用率45%属于中等负载，运行正常\n3. 内存使用率62%在安全范围内，无需担心\n4. 服务器已稳定运行超过15天，系统稳定性良好\n\n**建议：**\n- 当前状态无需干预，可以继续监控\n- 如果内存使用率持续上升超过80%，建议检查是否有内存泄漏\n- 可以定期查看系统日志以确保没有潜在问题\n\n您还需要查看其他服务器的状态或获取更详细的系统指标吗？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 221, 'prompt_tokens': 872, 'total_tokens': 1093, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 832}, 'prompt_cache_hit_tokens': 832, 'prompt_cache_miss_tokens': 40}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'e6a30d9f-2fcd-4185-9b92-a66c63c423e5', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--70951300-38de-4fad-b68e-db760a3c8602-0', usage_metadata={'input_tokens': 872, 'output_tokens': 221, 'total_tokens': 1093, 'input_token_details': {'cache_read': 832}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请帮我查看 web-server-01 的状态', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='d535652e-f086-44dd-8c58-af6f0e21709b'), AIMessage(content='我来帮您查看 web-server-01 服务器的状态。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 59, 'prompt_tokens': 726, 'total_tokens': 785, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 22}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7056ca90-211f-4fcd-844c-ef57b3f696b3', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--34c54415-8c49-43f9-9ab0-43cd39150bbf-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_y9xVipuK9rjIUycBqu1vnQ9m', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 726, 'output_tokens': 59, 'total_tokens': 785, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "server_name": "web-server-01",\n  "status": "running",\n  "cpu_usage": "45%",\n  "memory_usage": "62%",\n  "uptime": "15 days 3 hours",\n  "last_check": "2025-12-03 15:42:52"\n}', name='check_server_status', id='21e888ba-95d4-4725-818a-56b97f871b78', tool_call_id='call_00_y9xVipuK9rjIUycBqu1vnQ9m'), AIMessage(content='根据查询结果，web-server-01 服务器的状态如下：\n\n**服务器状态报告：**\n- **服务器名称：** web-server-01\n- **运行状态：** ✅ 正常运行中\n- **CPU使用率：** 45%（正常范围）\n- **内存使用率：** 62%（正常范围）\n- **运行时间：** 15天3小时\n- **最后检查时间：** 2025-12-03 15:42:52\n\n**状态分析：**\n1. 服务器运行状态良好，所有指标都在正常范围内\n2. CPU使用率45%属于中等负载，运行正常\n3. 内存使用率62%在安全范围内，无需担心\n4. 服务器已稳定运行超过15天，系统稳定性良好\n\n**建议：**\n- 当前状态无需干预，可以继续监控\n- 如果内存使用率持续上升超过80%，建议检查是否有内存泄漏\n- 可以定期查看系统日志以确保没有潜在问题\n\n您还需要查看其他服务器的状态或获取更详细的系统指标吗？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 221, 'prompt_tokens': 872, 'total_tokens': 1093, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 832}, 'prompt_cache_hit_tokens': 832, 'prompt_cache_miss_tokens': 40}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': 'e6a30d9f-2fcd-4185-9b92-a66c63c423e5', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--70951300-38de-4fad-b68e-db760a3c8602-0', usage_metadata={'input_tokens': 872, 'output_tokens': 221, 'total_tokens': 1093, 'input_token_details': {'cache_read': 832}, 'output_token_details': {}})]}
[15:43:04.289] ℹ️ [AI]: 根据查询结果，web-server-01 服务器的状态如下：

**服务器状态报告：**
- **服务器名称：** web-server-01
- **运行状态：** ✅ 正常运行中
- **CPU使用率：** 45%（正常范围）
- **内存使用率：** 62%（正常范围）
- **运行时间：** 15天3小时
- **最后检查时间：** 2025-12-03 15:42:52

**状态分析：**
1. 服务器运行状态良好，所有指标都在正常范围内
2. CPU使用率45%属于中等负载，运行正常
3. 内存使用率62%在安全范围内，无需担心
4. 服务器已稳定运行超过15天，系统稳定性良好

**建议：**
- 当前状态无需干预，可以继续监控
- 如果内存使用率持续上升超过80%，建议检查是否有内存泄漏
- 可以定期查看系统日志以确保没有潜在问题

您还需要查看其他服务器的状态或获取更详细的系统指标吗？
[15:43:04.290] 📋 📋 [7. AuditLogger] 操作完成 - 审计记录已保存 (共 2 条)
[updates] {'AuditLogger.after_model': None}
[15:43:04.291] ℹ️ 🔍 [6. ResponseValidator] 验证模型响应...
[15:43:04.291] ℹ️    ✅ 响应有效 (长度: 408 字符)
[updates] {'ResponseValidator.after_model': None}

================================================================================
🔹 场景 2: 复杂分析请求 - 测试智能模型切换
================================================================================
[15:43:04.291] ℹ️ [用户]: 请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='72493708-f33f-474f-998d-628db311e2bf')]}
[15:43:04.292] ℹ️ 🔒 [1. SecurityGuardrail] 执行安全检查...
[15:43:04.292] ℹ️    ✅ 安全检查通过
[updates] {'SecurityGuardrail.before_agent': None}
[15:43:04.292] ℹ️ 🔐 [2. RBACMiddleware] 验证用户权限 - 用户: operator_zhang 角色: operator
[15:43:04.292] ℹ️    ✅ 权限验证通过 - 拥有 4 项权限
[updates] {'RBACMiddleware.before_agent': None}
[15:43:04.293] ℹ️    📝 注入用户信息到 state - 用户: operator_zhang, 角色: operator
[updates] {'RBACMiddleware.before_model': None}
[15:43:04.293] ℹ️ 💬 [3. DynamicSystemPrompt] 注入角色专属提示词...
[15:43:04.293] ℹ️    ℹ️ 从 runtime.context 获取用户角色: operator
[15:43:04.293] ℹ️    🔍 检测到用户角色: operator
[15:43:04.293] ℹ️    ✅ 已注入 operator 角色提示词
[15:43:04.293] ℹ️ 🔄 [4. ModelRouter] 分析请求复杂度 - 消息数: 1
[15:43:04.293] ℹ️    🧠 切换至智能模型 - 原因: 包含复杂关键词 '分析'


2025-12-03 15:43:04,608 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"
2025-12-03 15:43:08,531 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='我来帮您详细分析 web-server-01 的性能状况。首先让我检查服务器的状态和各项系统指标。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 70, 'prompt_tokens': 731, 'total_tokens': 801, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 27}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7af78a63-dd07-42a5-8cc6-dd91dfe81f57', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--7ba2fce9-0031-4a0c-a9a3-62aef661d793-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 731, 'output_tokens': 70, 'total_tokens': 801, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='72493708-f33f-474f-998d-628db311e2bf'), AIMessage(content='我来帮您详细分析 web-server-01 的性能状况。首先让我检查服务器的状态和各项系统指标。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 70, 'prompt_tokens': 731, 'total_tokens': 801, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 27}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7af78a63-dd07-42a5-8cc6-dd91dfe81f57', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--7ba2fce9-0031-4a0c-a9a3-62aef661d793-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 731, 'output_tokens': 70, 'total_tokens': 801, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}})]}
[15:43:08.456] ℹ️ [AI]: 我来帮您详细分析 web-server-01 的性能状况。首先让我检查服务器的状态和各项系统指标。
[15:43:08.457] 📋 📋 [7. AuditLogger] 记录审计日志 - 用户: None, 操作: check_server_status
[updates] {'AuditLogger.after_model': None}
[15:43:08.458] ℹ️ 🔍 [6. ResponseValidator] 验证模型响应...
[15:43:08.458] ⚠️    ⚠️ 权限不足：工具 'check_server_status' 需要权限 'view_status'
[15:43:08.458] ℹ️    🔧 模型请求调用 1 个工具
[updates] {'ResponseValidator.after_model': None}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='{\n  "server_name": "web-server-01",\n  "status": "running",\n  "cpu_usage": "45%",\n  "memory_usage": "62%",\n  "uptime": "15 days 3 hours",\n  "last_check": "2025-12-03 15:43:08"\n}', name='check_server_status', id='1c33cfda-37e1-427a-83f5-f44b722f787d', tool_call_id='call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='72493708-f33f-474f-998d-628db311e2bf'), AIMessage(content='我来帮您详细分析 web-server-01 的性能状况。首先让我检查服务器的状态和各项系统指标。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 70, 'prompt_tokens': 731, 'total_tokens': 801, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 27}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7af78a63-dd07-42a5-8cc6-dd91dfe81f57', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--7ba2fce9-0031-4a0c-a9a3-62aef661d793-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 731, 'output_tokens': 70, 'total_tokens': 801, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "server_name": "web-server-01",\n  "status": "running",\n  "cpu_usage": "45%",\n  "memory_usage": "62%",\n  "uptime": "15 days 3 hours",\n  "last_check": "2025-12-03 15:43:08"\n}', name='check_server_status', id='1c33cfda-37e1-427a-83f5-f44b722f787d', tool_call_id='call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud')]}
[15:43:08.461] ℹ️    📝 注入用户信息到 state - 用户: operator_zhang, 角色: operator
[updates] {'RBACMiddleware.before_model': None}
[15:43:08.462] ℹ️ 💬 [3. DynamicSystemPrompt] 注入角色专属提示词...
[15:43:08.462] ℹ️    ℹ️ 从 runtime.context 获取用户角色: operator
[15:43:08.462] ℹ️    🔍 检测到用户角色: operator
[15:43:08.462] ℹ️    ✅ 已注入 operator 角色提示词
[15:43:08.462] ℹ️ 🔄 [4. ModelRouter] 分析请求复杂度 - 消息数: 3
[15:43:08.462] ℹ️    🧠 切换至智能模型 - 原因: 包含复杂关键词 '分析'


2025-12-03 15:43:12,011 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='现在让我获取更详细的系统监控指标来分析性能状况：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 58, 'prompt_tokens': 888, 'total_tokens': 946, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 832}, 'prompt_cache_hit_tokens': 832, 'prompt_cache_miss_tokens': 56}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '75a3d6e4-fd87-47a3-9cbf-d3bffa01aa85', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--b331e9eb-f159-4799-80b4-241a021f500b-0', tool_calls=[{'name': 'get_system_metrics', 'args': {'metric_type': 'cpu'}, 'id': 'call_00_GeDWlcARyEd2h86jgs461kxg', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 888, 'output_tokens': 58, 'total_tokens': 946, 'input_token_details': {'cache_read': 832}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='72493708-f33f-474f-998d-628db311e2bf'), AIMessage(content='我来帮您详细分析 web-server-01 的性能状况。首先让我检查服务器的状态和各项系统指标。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 70, 'prompt_tokens': 731, 'total_tokens': 801, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 27}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7af78a63-dd07-42a5-8cc6-dd91dfe81f57', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--7ba2fce9-0031-4a0c-a9a3-62aef661d793-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 731, 'output_tokens': 70, 'total_tokens': 801, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "server_name": "web-server-01",\n  "status": "running",\n  "cpu_usage": "45%",\n  "memory_usage": "62%",\n  "uptime": "15 days 3 hours",\n  "last_check": "2025-12-03 15:43:08"\n}', name='check_server_status', id='1c33cfda-37e1-427a-83f5-f44b722f787d', tool_call_id='call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud'), AIMessage(content='现在让我获取更详细的系统监控指标来分析性能状况：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 58, 'prompt_tokens': 888, 'total_tokens': 946, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 832}, 'prompt_cache_hit_tokens': 832, 'prompt_cache_miss_tokens': 56}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '75a3d6e4-fd87-47a3-9cbf-d3bffa01aa85', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--b331e9eb-f159-4799-80b4-241a021f500b-0', tool_calls=[{'name': 'get_system_metrics', 'args': {'metric_type': 'cpu'}, 'id': 'call_00_GeDWlcARyEd2h86jgs461kxg', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 888, 'output_tokens': 58, 'total_tokens': 946, 'input_token_details': {'cache_read': 832}, 'output_token_details': {}})]}
[15:43:11.934] ℹ️ [AI]: 现在让我获取更详细的系统监控指标来分析性能状况：
[15:43:11.934] 📋 📋 [7. AuditLogger] 记录审计日志 - 用户: None, 操作: get_system_metrics
[updates] {'AuditLogger.after_model': None}
[15:43:11.935] ℹ️ 🔍 [6. ResponseValidator] 验证模型响应...
[15:43:11.936] ⚠️    ⚠️ 权限不足：工具 'get_system_metrics' 需要权限 'view_metrics'
[15:43:11.936] ℹ️    🔧 模型请求调用 1 个工具
[updates] {'ResponseValidator.after_model': None}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='{\n  "usage": "45.2%",\n  "cores": 8,\n  "load_average": [\n    2.1,\n    2.3,\n    2.5\n  ]\n}', name='get_system_metrics', id='bf5ea174-3fef-41bc-bee1-10122b98957f', tool_call_id='call_00_GeDWlcARyEd2h86jgs461kxg')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='72493708-f33f-474f-998d-628db311e2bf'), AIMessage(content='我来帮您详细分析 web-server-01 的性能状况。首先让我检查服务器的状态和各项系统指标。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 70, 'prompt_tokens': 731, 'total_tokens': 801, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 27}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7af78a63-dd07-42a5-8cc6-dd91dfe81f57', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--7ba2fce9-0031-4a0c-a9a3-62aef661d793-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 731, 'output_tokens': 70, 'total_tokens': 801, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "server_name": "web-server-01",\n  "status": "running",\n  "cpu_usage": "45%",\n  "memory_usage": "62%",\n  "uptime": "15 days 3 hours",\n  "last_check": "2025-12-03 15:43:08"\n}', name='check_server_status', id='1c33cfda-37e1-427a-83f5-f44b722f787d', tool_call_id='call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud'), AIMessage(content='现在让我获取更详细的系统监控指标来分析性能状况：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 58, 'prompt_tokens': 888, 'total_tokens': 946, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 832}, 'prompt_cache_hit_tokens': 832, 'prompt_cache_miss_tokens': 56}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '75a3d6e4-fd87-47a3-9cbf-d3bffa01aa85', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--b331e9eb-f159-4799-80b4-241a021f500b-0', tool_calls=[{'name': 'get_system_metrics', 'args': {'metric_type': 'cpu'}, 'id': 'call_00_GeDWlcARyEd2h86jgs461kxg', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 888, 'output_tokens': 58, 'total_tokens': 946, 'input_token_details': {'cache_read': 832}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "usage": "45.2%",\n  "cores": 8,\n  "load_average": [\n    2.1,\n    2.3,\n    2.5\n  ]\n}', name='get_system_metrics', id='bf5ea174-3fef-41bc-bee1-10122b98957f', tool_call_id='call_00_GeDWlcARyEd2h86jgs461kxg')]}
[15:43:11.939] ℹ️    📝 注入用户信息到 state - 用户: operator_zhang, 角色: operator
[updates] {'RBACMiddleware.before_model': None}
[15:43:11.939] ℹ️ 💬 [3. DynamicSystemPrompt] 注入角色专属提示词...
[15:43:11.939] ℹ️    ℹ️ 从 runtime.context 获取用户角色: operator
[15:43:11.939] ℹ️    🔍 检测到用户角色: operator
[15:43:11.939] ℹ️    ✅ 已注入 operator 角色提示词
[15:43:11.939] ℹ️ 🔄 [4. ModelRouter] 分析请求复杂度 - 消息数: 5
[15:43:11.939] ℹ️    🧠 切换至智能模型 - 原因: 包含复杂关键词 '分析'


2025-12-03 15:43:14,708 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 47, 'prompt_tokens': 1005, 'total_tokens': 1052, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 896}, 'prompt_cache_hit_tokens': 896, 'prompt_cache_miss_tokens': 109}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '6d3347a5-e9a9-4b0d-bfc7-09b56827fd24', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--b3ec2463-0f70-4dc1-ad07-fd1a5757e4dc-0', tool_calls=[{'name': 'get_system_metrics', 'args': {'metric_type': 'memory'}, 'id': 'call_00_2kI3Ot8MM0y75zCy4RwbaRYY', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 1005, 'output_tokens': 47, 'total_tokens': 1052, 'input_token_details': {'cache_read': 896}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='72493708-f33f-474f-998d-628db311e2bf'), AIMessage(content='我来帮您详细分析 web-server-01 的性能状况。首先让我检查服务器的状态和各项系统指标。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 70, 'prompt_tokens': 731, 'total_tokens': 801, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 27}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7af78a63-dd07-42a5-8cc6-dd91dfe81f57', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--7ba2fce9-0031-4a0c-a9a3-62aef661d793-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 731, 'output_tokens': 70, 'total_tokens': 801, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "server_name": "web-server-01",\n  "status": "running",\n  "cpu_usage": "45%",\n  "memory_usage": "62%",\n  "uptime": "15 days 3 hours",\n  "last_check": "2025-12-03 15:43:08"\n}', name='check_server_status', id='1c33cfda-37e1-427a-83f5-f44b722f787d', tool_call_id='call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud'), AIMessage(content='现在让我获取更详细的系统监控指标来分析性能状况：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 58, 'prompt_tokens': 888, 'total_tokens': 946, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 832}, 'prompt_cache_hit_tokens': 832, 'prompt_cache_miss_tokens': 56}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '75a3d6e4-fd87-47a3-9cbf-d3bffa01aa85', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--b331e9eb-f159-4799-80b4-241a021f500b-0', tool_calls=[{'name': 'get_system_metrics', 'args': {'metric_type': 'cpu'}, 'id': 'call_00_GeDWlcARyEd2h86jgs461kxg', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 888, 'output_tokens': 58, 'total_tokens': 946, 'input_token_details': {'cache_read': 832}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "usage": "45.2%",\n  "cores": 8,\n  "load_average": [\n    2.1,\n    2.3,\n    2.5\n  ]\n}', name='get_system_metrics', id='bf5ea174-3fef-41bc-bee1-10122b98957f', tool_call_id='call_00_GeDWlcARyEd2h86jgs461kxg'), AIMessage(content='', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 47, 'prompt_tokens': 1005, 'total_tokens': 1052, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 896}, 'prompt_cache_hit_tokens': 896, 'prompt_cache_miss_tokens': 109}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '6d3347a5-e9a9-4b0d-bfc7-09b56827fd24', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--b3ec2463-0f70-4dc1-ad07-fd1a5757e4dc-0', tool_calls=[{'name': 'get_system_metrics', 'args': {'metric_type': 'memory'}, 'id': 'call_00_2kI3Ot8MM0y75zCy4RwbaRYY', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 1005, 'output_tokens': 47, 'total_tokens': 1052, 'input_token_details': {'cache_read': 896}, 'output_token_details': {}})]}
[15:43:14.642] 📋 📋 [7. AuditLogger] 记录审计日志 - 用户: None, 操作: get_system_metrics
[updates] {'AuditLogger.after_model': None}
[15:43:14.642] ℹ️ 🔍 [6. ResponseValidator] 验证模型响应...
[15:43:14.642] ⚠️    ⚠️ 权限不足：工具 'get_system_metrics' 需要权限 'view_metrics'
[15:43:14.642] ℹ️    🔧 模型请求调用 1 个工具
[updates] {'ResponseValidator.after_model': None}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='{\n  "total": "16 GB",\n  "used": "10 GB",\n  "free": "6 GB",\n  "usage": "62.5%"\n}', name='get_system_metrics', id='581473d3-1954-48f6-bd31-a447c17b0b51', tool_call_id='call_00_2kI3Ot8MM0y75zCy4RwbaRYY')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='72493708-f33f-474f-998d-628db311e2bf'), AIMessage(content='我来帮您详细分析 web-server-01 的性能状况。首先让我检查服务器的状态和各项系统指标。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 70, 'prompt_tokens': 731, 'total_tokens': 801, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 27}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7af78a63-dd07-42a5-8cc6-dd91dfe81f57', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--7ba2fce9-0031-4a0c-a9a3-62aef661d793-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 731, 'output_tokens': 70, 'total_tokens': 801, 'input_token_details': {'cache_read': 704}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "server_name": "web-server-01",\n  "status": "running",\n  "cpu_usage": "45%",\n  "memory_usage": "62%",\n  "uptime": "15 days 3 hours",\n  "last_check": "2025-12-03 15:43:08"\n}', name='check_server_status', id='1c33cfda-37e1-427a-83f5-f44b722f787d', tool_call_id='call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud'), AIMessage(content='现在让我获取更详细的系统监控指标来分析性能状况：', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 58, 'prompt_tokens': 888, 'total_tokens': 946, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 832}, 'prompt_cache_hit_tokens': 832, 'prompt_cache_miss_tokens': 56}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '75a3d6e4-fd87-47a3-9cbf-d3bffa01aa85', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--b331e9eb-f159-4799-80b4-241a021f500b-0', tool_calls=[{'name': 'get_system_metrics', 'args': {'metric_type': 'cpu'}, 'id': 'call_00_GeDWlcARyEd2h86jgs461kxg', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 888, 'output_tokens': 58, 'total_tokens': 946, 'input_token_details': {'cache_read': 832}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "usage": "45.2%",\n  "cores": 8,\n  "load_average": [\n    2.1,\n    2.3,\n    2.5\n  ]\n}', name='get_system_metrics', id='bf5ea174-3fef-41bc-bee1-10122b98957f', tool_call_id='call_00_GeDWlcARyEd2h86jgs461kxg'), AIMessage(content='', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 47, 'prompt_tokens': 1005, 'total_tokens': 1052, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 896}, 'prompt_cache_hit_tokens': 896, 'prompt_cache_miss_tokens': 109}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '6d3347a5-e9a9-4b0d-bfc7-09b56827fd24', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--b3ec2463-0f70-4dc1-ad07-fd1a5757e4dc-0', tool_calls=[{'name': 'get_system_metrics', 'args': {'metric_type': 'memory'}, 'id': 'call_00_2kI3Ot8MM0y75zCy4RwbaRYY', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 1005, 'output_tokens': 47, 'total_tokens': 1052, 'input_token_details': {'cache_read': 896}, 'output_token_details': {}}), ToolMessage(content='{\n  "total": "16 GB",\n  "used": "10 GB",\n  "free": "6 GB",\n  "usage": "62.5%"\n}', name='get_system_metrics', id='581473d3-1954-48f6-bd31-a447c17b0b51', tool_call_id='call_00_2kI3Ot8MM0y75zCy4RwbaRYY')]}
[15:43:14.644] ℹ️    📝 注入用户信息到 state - 用户: operator_zhang, 角色: operator
[updates] {'RBACMiddleware.before_model': None}
[15:43:14.644] ℹ️ 💬 [3. DynamicSystemPrompt] 注入角色专属提示词...
[15:43:14.644] ℹ️    ℹ️ 从 runtime.context 获取用户角色: operator
[15:43:14.644] ℹ️    🔍 检测到用户角色: operator
[15:43:14.644] ℹ️    ✅ 已注入 operator 角色提示词
[15:43:14.644] ℹ️ 🔄 [4. ModelRouter] 分析请求复杂度 - 消息数: 7
[15:43:14.644] ℹ️    🧠 切换至智能模型 - 原因: 长对话 (7 条消息)


2025-12-03 15:43:18,994 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 47, 'prompt_tokens': 1104, 'total_tokens': 1151, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 1024}, 'prompt_cache_hit_tokens': 1024, 'prompt_cache_miss_tokens': 80}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '616a5ae4-799d-4289-a5a8-7bd620c35079', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--f13612b2-3080-4108-bcbe-2c92b6ffbe2c-0', tool_calls=[{'name': 'get_system_metrics', 'args': {'metric_type': 'disk'}, 'id': 'call_00_wOJfG2tEyYrDU3SJIhqbNr72', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 1104, 'output_tokens': 47, 'total_tokens': 1151, 'input_token_details': {'cache_read': 1024}, 'output_token_details': {}})]}}
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[15:43:18.929] 📋 📋 [7. AuditLogger] 记录审计日志 - 用户: None, 操作: get_system_metrics
[updates] {'AuditLogger.after_model': None}
[15:43:18.930] ℹ️ 🔍 [6. ResponseValidator] 验证模型响应...
[15:43:18.930] ⚠️    ⚠️ 权限不足：工具 'get_system_metrics' 需要权限 'view_metrics'
[15:43:18.930] ℹ️    🔧 模型请求调用 1 个工具
[updates] {'ResponseValidator.after_model': None}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='{\n  "total": "500 GB",\n  "used": "320 GB",\n  "free": "180 GB",\n  "usage": "64%"\n}', name='get_system_metrics', id='0f933c70-0dc7-4044-8fea-4f728ec9215e', tool_call_id='call_00_wOJfG2tEyYrDU3SJIhqbNr72')]}}
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[15:43:18.934] ℹ️    📝 注入用户信息到 state - 用户: operator_zhang, 角色: operator
[updates] {'RBACMiddleware.before_model': None}
[15:43:18.935] ℹ️ 💬 [3. DynamicSystemPrompt] 注入角色专属提示词...
[15:43:18.935] ℹ️    ℹ️ 从 runtime.context 获取用户角色: operator
[15:43:18.935] ℹ️    🔍 检测到用户角色: operator
[15:43:18.935] ℹ️    ✅ 已注入 operator 角色提示词
[15:43:18.935] ℹ️ 🔄 [4. ModelRouter] 分析请求复杂度 - 消息数: 9
[15:43:18.935] ℹ️    🧠 切换至智能模型 - 原因: 长对话 (9 条消息)


2025-12-03 15:43:22,068 - INFO - HTTP Request: POST https://api.deepseek.com/v1/chat/completions "HTTP/1.1 200 OK"


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[15:43:22.003] 📋 📋 [7. AuditLogger] 记录审计日志 - 用户: None, 操作: get_system_metrics
[updates] {'AuditLogger.after_model': None}
[15:43:22.004] ℹ️ 🔍 [6. ResponseValidator] 验证模型响应...
[15:43:22.004] ⚠️    ⚠️ 权限不足：工具 'get_system_metrics' 需要权限 'view_metrics'
[15:43:22.004] ℹ️    🔧 模型请求调用 1 个工具
[updates] {'ResponseValidator.after_model': None}
[updates] {'tools': {'messages': [ToolMessage(content='{\n  "rx_bytes": "1.2 TB",\n  "tx_bytes": "890 GB",\n  "connections": 156\n}', name='get_system_metrics', id='0e8bc187-c21d-4c57-9610-f73e9d85abdd', tool_call_id='call_00_x7Q8wNxYeAeIPH0IDJ9NikG3')]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='72493708-f33f-474f-998d-628db311e2bf'), AIMessage(content='我来帮您详细分析 web-server-01 的性能状况。首先让我检查服务器的状态和各项系统指标。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 70, 'prompt_tokens': 731, 'total_tokens': 801, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 27}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7af78a63-dd07-42a5-8cc6-dd91dfe81f57', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--7ba2fce9-0031-4a0c-a9a3-62aef661d793-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud', 'type': 'tool_call'}], 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[15:43:22.005] ℹ️    📝 注入用户信息到 state - 用户: operator_zhang, 角色: operator
[updates] {'RBACMiddleware.before_model': None}
[15:43:22.005] ℹ️ 💬 [3. DynamicSystemPrompt] 注入角色专属提示词...
[15:43:22.005] ℹ️    ℹ️ 从 runtime.context 获取用户角色: operator
[15:43:22.005] ℹ️    🔍 检测到用户角色: operator
[15:43:22.006] ℹ️    ✅ 已注入 operator 角色提示词
[15:43:22.006] ℹ️ 🔄 [4. ModelRouter] 分析请求复杂度 - 消息数: 11
[15:43:22.006] ℹ️    🧠 切换至智能模型 - 原因: 长对话 (11 条消息)
[updates] {'model': {'messages': [AIMessage(content='## web-server-01 性能状况详细分析\n\n### 当前状态概览：\n- **服务器状态**: 正常运行中\n- **运行时间**: 15天3小时\n- **最后检查**: 2025-12-03 15:43:08\n\n### 详细性能指标分析：\n\n#### 1. CPU 使用情况\n- **当前使用率**: 45.2%\n- **CPU核心数**: 8核\n- **负载平均值**: \n  - 1分钟: 2.1\n  - 5分钟: 2.3  \n  - 15分钟: 2.5\n\n**分析**: CPU使用率在正常范围内（<70%），但负载平均值显示系统有一定压力。对于8核CPU，负载在2-3之间属于中等负载。\n\n#### 2. 内存使用情况\n- **总内存**: 16 GB\n- **已使用**: 10 GB (62.5%)\n- **可用**: 6 GB\n\n**分析**: 内存使用率62.5%处于健康范围，仍有6GB可用内存，暂时没有内存压力。\n\n#### 3. 磁盘使用情况\n- **总容量**: 500 GB\n- **已使用**: 320 GB (64%)\n- **可用**: 180 GB\n\n**分析**: 磁盘使用率64%，需要关注但尚未达到危险水平。建议在达到80%前进行清理或扩容。\n\n#### 4. 网络使用情况\n- **接收数据**: 1.2 TB\n- **发送数据**: 890 GB\n- **当前连接数**: 156\n\n**分析**: 网络流量正常，连接数适中，没有明显的网络瓶颈。\n\n### 性能优化建议：\n\n#### 立即建议：\n1. **负载监控**: 虽然CPU使用率不高，但负载平均值显示系统有一定压力。建议：\n   - 检查是否有特定进程占用过多CPU资源\n   - 查看web服务日志，分析请求模式\n\n2. **磁盘空间管理**:\n   - 清理日志文件（特别是/var/log目录）\n   - 检查是否有大文件可以归档或删除\n   - 设置磁盘使用率监控告警（建议80%阈值）\n\n#### 中期优化：\n3. **内存优化**:\n   - 考虑调整web服务器（如nginx/apache）的内存配置\n   - 检查是否有内存泄漏的进程\n   - 启用swap监控\n\n4. **性能调优**:\n   - 优化web服务器配置（连接数、超时设置等）\n   - 考虑启用缓存机制（如Redis/Memcached）\n   - 检查数据库连接池配置\n\n#### 长期建议：\n5. **容量规划**:\n   - 根据业务增长趋势，规划磁盘扩容\n   - 考虑负载均衡方案，分散单机压力\n   - 建立性能基线，定期进行性能测试\n\n6. **监控增强**:\n   - 部署更详细的监控系统（如Prometheus+Grafana）\n   - 设置关键指标告警（CPU>80%, 内存>85%, 磁盘>85%）\n   - 定期进行性能分析报告\n\n### 建议的下一步操作：\n1. 让我查看web服务日志，分析具体的请求模式和错误情况\n2. 检查是否有异常进程占用资源\n3. 考虑重启服务以清理可能的内存碎片（需确认）\n\n您希望我执行哪项具体操作，或者需要我查看特定服务的日志吗？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 726, 'prompt_tokens': 1293, 'total_tokens': 2019, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 1216}, 'prompt_cache_hit_tokens': 1216, 'prompt_cache_miss_tokens': 77}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '50deee6b-81c7-496d-b21f-35459df286ac', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--982d7f6c-7fc1-4d48-9fd4-b2616713d9d5-0', usage_metadata={'input_tokens': 1293, 'output_tokens': 726, 'total_tokens': 2019, 'input_token_details': {'cache_read': 1216}, 'output_token_details': {}})]}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='请详细分析 web-server-01 的性能状况，并提供优化建议', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='72493708-f33f-474f-998d-628db311e2bf'), AIMessage(content='我来帮您详细分析 web-server-01 的性能状况。首先让我检查服务器的状态和各项系统指标。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 70, 'prompt_tokens': 731, 'total_tokens': 801, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 704}, 'prompt_cache_hit_tokens': 704, 'prompt_cache_miss_tokens': 27}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '7af78a63-dd07-42a5-8cc6-dd91dfe81f57', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='lc_run--7ba2fce9-0031-4a0c-a9a3-62aef661d793-0', tool_calls=[{'name': 'check_server_status', 'args': {'server_name': 'web-server-01'}, 'id': 'call_00_UDrKKgAYLWULYwn1EdXIVQud', 'type': 'tool_call'}], 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name='get_system_metrics', id='0e8bc187-c21d-4c57-9610-f73e9d85abdd', tool_call_id='call_00_x7Q8wNxYeAeIPH0IDJ9NikG3'), AIMessage(content='## web-server-01 性能状况详细分析\n\n### 当前状态概览：\n- **服务器状态**: 正常运行中\n- **运行时间**: 15天3小时\n- **最后检查**: 2025-12-03 15:43:08\n\n### 详细性能指标分析：\n\n#### 1. CPU 使用情况\n- **当前使用率**: 45.2%\n- **CPU核心数**: 8核\n- **负载平均值**: \n  - 1分钟: 2.1\n  - 5分钟: 2.3  \n  - 15分钟: 2.5\n\n**分析**: CPU使用率在正常范围内（<70%），但负载平均值显示系统有一定压力。对于8核CPU，负载在2-3之间属于中等负载。\n\n#### 2. 内存使用情况\n- **总内存**: 16 GB\n- **已使用**: 10 GB (62.5%)\n- **可用**: 6 GB\n\n**分析**: 内存使用率62.5%处于健康范围，仍有6GB可用内存，暂时没有内存压力。\n\n#### 3. 磁盘使用情况\n- **总容量**: 500 GB\n- **已使用**: 320 GB (64%)\n- **可用**: 180 GB\n\n**分析**: 磁盘使用率64%，需要关注但尚未达到危险水平。建议在达到80%前进行清理或扩容。\n\n#### 4. 网络使用情况\n- **接收数据**: 1.2 TB\n- **发送数据**: 890 GB\n- **当前连接数**: 156\n\n**分析**: 网络流量正常，连接数适中，没有明显的网络瓶颈。\n\n### 性能优化建议：\n\n#### 立即建议：\n1. **负载监控**: 虽然CPU使用率不高，但负载平均值显示系统有一定压力。建议：\n   - 检查是否有特定进程占用过多CPU资源\n   - 查看web服务日志，分析请求模式\n\n2. **磁盘空间管理**:\n   - 清理日志文件（特别是/var/log目录）\n   - 检查是否有大文件可以归档或删除\n   - 设置磁盘使用率监控告警（建议80%阈值）\n\n#### 中期优化：\n3. **内存优化**:\n   - 考虑调整web服务器（如nginx/apache）的内存配置\n   - 检查是否有内存泄漏的进程\n   - 启用swap监控\n\n4. **性能调优**:\n   - 优化web服务器配置（连接数、超时设置等）\n   - 考虑启用缓存机制（如Redis/Memcached）\n   - 检查数据库连接池配置\n\n#### 长期建议：\n5. **容量规划**:\n   - 根据业务增长趋势，规划磁盘扩容\n   - 考虑负载均衡方案，分散单机压力\n   - 建立性能基线，定期进行性能测试\n\n6. **监控增强**:\n   - 部署更详细的监控系统（如Prometheus+Grafana）\n   - 设置关键指标告警（CPU>80%, 内存>85%, 磁盘>85%）\n   - 定期进行性能分析报告\n\n### 建议的下一步操作：\n1. 让我查看web服务日志，分析具体的请求模式和错误情况\n2. 检查是否有异常进程占用资源\n3. 考虑重启服务以清理可能的内存碎片（需确认）\n\n您希望我执行哪项具体操作，或者需要我查看特定服务的日志吗？', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 726, 'prompt_tokens': 1293, 'total_tokens': 2019, 'completion_tokens_details': None, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': None, 'cached_tokens': 1216}, 'prompt_cache_hit_tokens': 1216, 'prompt_cache_miss_tokens': 77}, 'model_provider': 'deepseek', 'model_name': 'deepseek-chat', 'system_fingerprint': 'fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache', 'id': '50deee6b-81c7-496d-b21f-35459df286ac', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='lc_run--982d7f6c-7fc1-4d48-9fd4-b2616713d9d5-0', usage_metadata={'input_tokens': 1293, 'output_tokens': 726, 'total_tokens': 2019, 'input_token_details': {'cache_read': 1216}, 'output_token_details': {}})]}
[15:43:53.457] ℹ️ [AI]: ## web-server-01 性能状况详细分析

### 当前状态概览：
- **服务器状态**: 正常运行中
- **运行时间**: 15天3小时
- **最后检查**: 2025-12-03 15:43:08

### 详细性能指标分析：

#### 1. CPU 使用情况
- **当前使用率**: 45.2%
- **CPU核心数**: 8核
- **负载平均值**: 
  - 1分钟: 2.1
  - 5分钟: 2.3  
  - 15分钟: 2.5

**分析**: CPU使用率在正常范围内（<70%），但负载平均值显示系统有一定压力。对于8核CPU，负载在2-3之间属于中等负载。

#### 2. 内存使用情况
- **总内存**: 16 GB
- **已使用**: 10 GB (62.5%)
- **可用**: 6 GB

**分析**: 内存使用率62.5%处于健康范围，仍有6GB可用内存，暂时没有内存压力。

#### 3. 磁盘使用情况
- **总容量**: 500 GB
- **已使用**: 320 GB (64%)
- **可用**: 180 GB

**分析**: 磁盘使用率64%，需要关注但尚未达到危险水平。建议在达到80%前进行清理或扩容。

#### 4. 网络使用情况
- **接收数据**: 1.2 TB
- **发送数据**: 890 GB
- **当前连接数**: 156

**分析**: 网络流量正常，连接数适中，没有明显的网络瓶颈。

### 性能优化建议：

#### 立即建议：
1. **负载监控**: 虽然CPU使用率不高，但负载平均值显示系统有一定压力。建议：
   - 检查是否有特定进程占用过多CPU资源
   - 查看web服务日志，分析请求模式

2. **磁盘空间管理**:
   - 清理日志文件（特别是/var/log目录）
   - 检查是否有大文件可以归档或删除
   - 设置磁盘使用率监控告警（建议80%阈值）

#### 中期优化：
3. **内存优化**:
   - 考虑调整web服务器（如nginx/apache）的内存配置
   - 检查是否有内存泄漏的进程
   - 启用swap监控

4. **性能调优**:
   - 优化web服务器配置（连接数、超时设置等）
   - 考虑启用缓存机制（如Redis/Memcached）
   - 检查数据库连接池配置

#### 长期建议：
5. **容量规划**:
   - 根据业务增长趋势，规划磁盘扩容
   - 考虑负载均衡方案，分散单机压力
   - 建立性能基线，定期进行性能测试

6. **监控增强**:
   - 部署更详细的监控系统（如Prometheus+Grafana）
   - 设置关键指标告警（CPU>80%, 内存>85%, 磁盘>85%）
   - 定期进行性能分析报告

### 建议的下一步操作：
1. 让我查看web服务日志，分析具体的请求模式和错误情况
2. 检查是否有异常进程占用资源
3. 考虑重启服务以清理可能的内存碎片（需确认）

您希望我执行哪项具体操作，或者需要我查看特定服务的日志吗？
[15:43:53.457] 📋 📋 [7. AuditLogger] 操作完成 - 审计记录已保存 (共 8 条)
[updates] {'AuditLogger.after_model': None}
[15:43:53.459] ℹ️ 🔍 [6. ResponseValidator] 验证模型响应...
[15:43:53.459] ℹ️    ✅ 响应有效 (长度: 1348 字符)
[updates] {'ResponseValidator.after_model': None}

================================================================================
🔹 场景 3: 危险操作测试
================================================================================
[15:43:53.460] ℹ️ [用户]: 帮我删除数据库中的所有数据
[values] {'messages': [HumanMessage(content='帮我删除数据库中的所有数据', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='48e07e42-0047-4da4-ba24-7059ed6734d9')]}
[15:43:53.461] ℹ️ 🔒 [1. SecurityGuardrail] 执行安全检查...
[15:43:53.461] ⚠️    🚫 检测到危险操作关键词: '删除数据库'
[updates] {'SecurityGuardrail.before_agent': {'messages': [AIMessage(content="⚠️ 安全警告：检测到危险操作关键词 '删除数据库'，该操作已被拦截。如需执行此类操作，请联系管理员。", additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='5f33bdec-7dd3-4c08-8233-7077af48f2ec')], 'jump_to': 'end'}}
[values] {'messages': [HumanMessage(content='帮我删除数据库中的所有数据', additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='48e07e42-0047-4da4-ba24-7059ed6734d9'), AIMessage(content="⚠️ 安全警告：检测到危险操作关键词 '删除数据库'，该操作已被拦截。如需执行此类操作，请联系管理员。", additional_kwargs={}, response_metadata={}, id='5f33bdec-7dd3-4c08-8233-7077af48f2ec')], 'jump_to': 'end'}
[15:43:53.462] ℹ️ [AI]: ⚠️ 安全警告：检测到危险操作关键词 '删除数据库'，该操作已被拦截。如需执行此类操作，请联系管理员。

================================================================================
✅ 演示完成

📊 中间件功能总结：
1. ✅ SecurityGuardrail - 危险操作拦截
2. ✅ RBACMiddleware - 基于角色的权限控制
3. ✅ dynamic_system_prompt (@wrap_model_call) - 动态系统提示词注入
4. ✅ dynamic_model_router (@wrap_model_call) - 智能模型切换
5. ✅ ContextEditingMiddleware - 上下文管理和清理
6. ✅ ResponseValidator - 响应验证
7. ✅ AuditLogger - 审计日志记录
================================================================================

6、中间件编排黄金法则

6.1 执行顺序设计的哲学思考

middlewares = [
    SecurityGuardrail(),                                 # 1. before_agent: 安全检查
    RBACMiddleware(),                                    # 2. before_agent & before_model: 权限验证（注入 user_info）
    dynamic_system_prompt,                               # 3. @wrap_model_call: 动态提示词注入
    dynamic_model_router,                                # 4. @wrap_model_call: 智能模型切换
    custom_context_middleware,                           # 5. @wrap_model_call: 上下文管理和清理
    ResponseValidator(),                                 # 6. after_model: 响应验证
    AuditLogger(),                                       # 7. after_model: 审计日志
    ToolMiddleware,                                      # 8. wrap_tool_call: 工具调用拦截和控制
]

钩子类型	执行顺序	控制粒度	最佳实践
before_agent	正序	调用级	安全/初始化优先
before_model	正序	单次调用	预算/合规前置
wrap_model_call	嵌套	调用全过程	路由/重试/缓存核心
after_model	逆序	单次调用	验证/日志后置
wrap_tool_call	嵌套	工具执行	参数校验/重试保护

  中间件的执行顺序不是简单的排列组合，而是基于系统架构哲学的深度思考。洋葱模型的应用体现了”分层治理”的思想：外层负责安全防护，中层处理业务逻辑，内层保证核心功能，中心提供基础服务。

  这种分层的价值在于每一层都有其特定的职责和优先级。安全检查必须在最外层进行，因为任何安全问题都不应该进入到业务处理层面。业务逻辑应该在中间层处理，这样可以确保核心功能的纯粹性。监控和日志记录应该在最内层进行，这样可以不干扰主要的业务逻辑。

  提前失败原则是执行顺序设计中的重要原则。通过在最早的可执行点检测问题，我们可以避免后续的无谓计算。这不仅提高了效率，更重要的是提高了系统的可靠性。当系统发现输入有问题时，应该立即拒绝处理，而不是继续进行复杂的计算后发现问题。

  缓存优先原则体现了效率优化的思想。对于相同的请求，系统应该尽量返回缓存的结果，而不是重新计算。这不仅减少了计算资源的消耗，更重要的是提高了响应速度。

6.2 安全优先原则的深度实施

编排黄金法则

1. 安全类永远优先

   • 安全 > 业务 > 成本 > 监控

2. 写操作按依赖排序

   • 如果 B 依赖 A 的写入结果，则 A 必须在 B 之前

3. 中断操作置后

   • 中断类中间件应放在同类型最后

4. 性能开销降序排列

   • 轻量级 → 重量级（快速失败）

“先安全，后业务；先读再写，轻量在前；同类型按声明，不同类型按层级”

  安全优先不是一句口号，而是需要在系统架构的每个层面得到体现的设计原则。在中间件编排中，安全检查必须前置，这是因为安全问题的代价往往比其他问题要高得多。

  分层安全检查是实施安全优先原则的有效方法。身份认证是最外层的安全检查，它确保只有合法用户才能访问系统。输入验证是第二层安全检查，它确保用户输入的内容不包含恶意代码或不当内容。业务授权是第三层安全检查，它确保用户只能执行其权限范围内的操作。合规检查是最内层的安全检查，它确保整个操作符合相关法规要求。

  这种分层的安全检查体系不仅提高了系统的安全性，也提高了系统的可维护性。每层的安全检查都相对独立，可以单独进行测试、维护和更新。

6.3 依赖关系管理的复杂性

  在复杂的系统中，中间件之间的依赖关系可能非常复杂。正确管理这些依赖关系是保证系统正常运行的关键。

  依赖类型分析帮助我们理解不同类型依赖的特点和处理方式。顺序依赖是最基本的依赖类型，它要求特定的执行顺序。条件依赖则更加复杂，它要求根据中间结果来决定后续的执行路径。数据依赖确保下游中间件能够获得上游中间件的输出作为输入。

  依赖排序策略则提供了处理复杂依赖关系的指导原则。无依赖的中间件可以首先执行，单向依赖按照依赖关系排序，条件依赖需要特殊的处理逻辑，聚合依赖则需要等待所有相关的中间件完成。

6.4 冲突解决机制的设计

  在多中间件协作的环境中，冲突是不可避免的。设计良好的冲突解决机制可以保证系统的稳定运行。

  资源冲突是最常见的冲突类型。当多个中间件需要同时访问某个资源时，系统需要确保资源的正确分配和使用。锁机制可以保证资源的独占访问，但可能会降低系统的并发性能。队列管理可以提供更公平的资源分配，但可能会增加系统的延迟。

  结果冲突则涉及多个中间件产生不同结果的情况。权重决策机制可以根据预定义的规则来选择最终结果。投票机制则通过多个中间件的投票来决定最终结果。在某些情况下，可能需要指定最终决策者来处理冲突。

7、实际应用场景与最佳实践

7.1 客服机器人中间件方案的深度实践

  客服机器人是中间件技术应用最成熟的领域之一。一个设计良好的客服机器人中间件系统不仅能够提高客户满意度，还能显著降低运营成本。

  在典型的客服机器人架构中，用户识别中间件扮演着”门卫”的角色。当客户首次接触系统时，这个中间件需要快速识别客户的重要程度、历史问题、个人偏好等信息。VIP 客户可能需要转接到专业客服或使用更高级的服务，而普通客户则可以通过标准的自动化流程得到服务。这种差异化的处理不仅提高了服务效率，也提升了客户体验。

  意图理解中间件是整个系统的”大脑”。它需要从客户的自然语言表达中提取真实的意图和情感。这不仅仅是简单的关键词匹配，而是需要理解语言的深层含义。例如，当客户说”这个产品太贵了”时，系统需要理解这可能是价格敏感的信号，或者是在寻求折扣信息，或者是在比较不同产品。

  知识检索中间件就像是一个智能图书管理员。它需要从庞大的知识库中快速找到最相关的信息。知识库可能包含产品信息、政策条款、使用指南、故障排除等多个方面的内容。中间件需要根据客户的意图和问题的上下文，从知识库中选择最合适的信息进行回答。

7.2 企业知识助手中间件方案

  企业知识助手是一个更加复杂的系统，它需要处理企业内部的各种知识资产，包括文档、数据库、专业知识等。

  文档解析中间件负责处理各种格式的企业文档，包括 Word、PDF、Excel 等。这个中间件需要能够提取文档的结构化信息和非结构化内容。对于技术文档，它需要提取技术细节和实施步骤；对于政策文档，它需要提取关键条款和适用范围；对于流程文档，它需要提取操作步骤和责任分工。

  知识抽取中间件则负责从解析后的文档中提取有价值的知识点。这个过程涉及到自然语言处理、知识图谱构建、语义分析等高级技术。系统需要理解文档的内容，识别重要的概念、关系、事实等，并将其组织成结构化的知识表示。

  语义索引中间件建立企业知识的语义化检索索引。这不仅仅是为了提高检索的准确性，更是为了支持复杂的知识推理和发现。系统需要理解知识之间的关联关系，支持基于语义相似度的检索，以及基于知识图谱的推理查询。

7.3 代码助手中间件方案

  代码助手是中间件技术的前沿应用领域，它需要结合软件工程的最佳实践和 AI 技术的最新进展。

  代码理解中间件需要具备强大的代码分析能力。它需要理解代码的结构、逻辑、意图和功能。这涉及到语法分析、语义分析、控制流分析、数据流分析等多个层面。系统不仅要理解代码的表面结构，还要理解代码的深层逻辑和设计意图。

  语义分析中间件则专注于理解代码的语义含义。它需要识别函数的用途、变量的含义、类的关系、模块的依赖等。这种分析不仅要准确，还要深入。系统需要能够理解设计模式、算法原理、最佳实践等软件工程概念。

  最佳实践中间件基于软件工程的最佳实践，为开发者提供改进建议。这包括代码重构建议、性能优化建议、安全性改进建议、测试覆盖率改进建议等。这些建议不是简单的规则匹配，而是基于深度分析和专业知识的智能推荐。

7.4 最佳实践总结与思考

  通过这些实际应用场景的深入分析，我们可以总结出中间件系统设计的几个重要原则：

  模块化设计是基础。每个中间件都应该有明确的职责边界和功能范围，避免功能重叠和相互干扰。同时，中间件之间应该有清晰的接口定义，保证系统的可维护性。

  性能优先是要求。中间件不应该成为系统的性能瓶颈，需要通过各种优化技术来提高处理效率和减少资源消耗。

  安全可靠是底线。特别是对于生产环境中的中间件，必须具备完善的错误处理、安全防护和监控机制。

  易于扩展是目标。系统设计应该支持新中间件的动态添加和现有中间件的功能升级，保持系统的长期生命力。

8、中间件总结

  LangChain 1.0 中间件体系代表了 AI Agent 开发的一个重要发展阶段。它不仅仅是一套技术组件，更是构建可靠、可控、高效 AI 系统的完整方法论。

  通过模块化设计，中间件系统实现了功能的解耦和重用。每个中间件都有明确的职责边界，可以独立开发和测试，也可以灵活组合使用。这种设计使得系统具备了良好的可维护性和扩展性。

  通过分层架构，中间件系统实现了关注点的分离。安全检查、业务处理、监控记录等功能分别在不同的层次进行处理，避免了功能耦合带来的复杂性。

  通过生命周期管理，中间件系统实现了完整的请求处理流程。从输入验证到输出生成，每个环节都有专门的中间件负责，确保了系统的稳定性和可靠性。

  通过性能监控，中间件系统具备了自我感知和自我优化的能力。系统可以实时监控自身的运行状态，发现性能瓶颈，进行自动调优。

  通过成本控制，中间件系统实现了经济效益的最优化。通过智能的监控和优化机制，系统可以在保证服务质量的前提下，最小化运营成本。

  更重要的是，中间件体系体现了一种工程化的思维方式。它将复杂的 AI 问题分解为一系列可控的工程问题，通过标准化、模块化、自动化的方法来解决这些问题。这种思维方式不仅适用于 AI 系统开发，也为其他复杂系统的构建提供了有价值的参考。

  随着 AI 技术的不断发展和应用场景的不断扩展，中间件体系也将持续演进和完善。未来的中间件系统可能会引入更多的智能化技术，如机器学习优化、自适应调优、预测性处理等。但无论如何发展，其核心思想——模块化、分层管理、生命周期控制、性能监控和成本优化——将始终是构建可靠 AI 系统的重要基石。

  对于每一个致力于 AI Agent 开发的工程师和技术管理者来说，深入理解和掌握中间件技术不仅是技术需要，更是行业发展的必然要求。只有具备了这种系统性的思维和工程化的能力，才能在这个快速发展的领域中保持竞争力，创造出真正有价值的 AI 解决方案。