设计模式（Design pattern）是重构解决方案，总共有 23 +8 种设计模式，这些模式可以分为四大类：创建型模式（Creational Patterns）、结构型模式（Structural Patterns）、行为型模式（Behavioral Patterns）、J2EE 设计模式。传输对象模式（Transfer Object Pattern）解释器模式（Interpreter Patt

接口

"""社区检测 + 摘要生成""""""从 Neo4j 导出为 NetworkX 图"""# 获取所有节点# 获取所有关系""")return G"""用 Louvain 算法检测社区"""# 统计每个社区的实体return {self,) -> str:"""为每个社区生成摘要"""# 收集社区内的实体信息# 收集该实体的关系f" -

后端— FastAPI+ SSE +前端fetch（比 EventSource 更灵活）Tool call 流— 增量解析 + 执行 + 注入 → 再流式输出取消(前端) +(后端)部署— Nginx。

路由层— 多模型注册 + 策略选择，业务无感知限流层— 全局限流 + 模型限流 + 用户限流，保护配额容错层— 熔断 + 退避重试 + fallback 链，高可用成本层— 全局成本追踪，自动选便宜模型。

LLM 应用 CI/CD 的核心差异在于评估门禁— 50-100 条代表性用例，覆盖安全/正确性/上下文/边界— GPT-4o 自动评分，替代人工 review— CI 中自动运行，Score < 8.0 拒绝合并— 5% → 15% → 50% → 100%, 每步观察— 错误率 >2% 自动回滚20 条 Golden Dataset + CI Gate 脚本 = 30 分钟搭建。

L1 精确缓存— MD5 hash, <1ms, 命中率 ~15%L2 语义缓存— Embedding cosine sim, ~10ms, 命中率 ~25%组合命中率 ~40%— 年省 $4 万+ (百万日活)

description: "通用文本摘要，输出 3 条 bullet points"text: "string (required) - 待摘要文本"模板化：Jinja2 分离逻辑与文本版本化：Git + manifest.yaml = 可追溯可测试：渲染后本地验证，不需调 LLM可度量：A/B 测试 + 指标收集 = 数据驱动决策。

特性DAG引擎(第一篇)StateGraph(本篇)节点间流转固定拓扑动态路由状态传递input map全局State对象循环不允许(检测到报错)允许(有防护上限)适用场景确定性任务编排不确定性Agent推理复杂度O(V+E)拓扑排序步数上限控制。

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