python@dataclass"""自定义消息类型，需确保跨进程可序列化"""注意事项使用 Python 的 dataclass 装饰器定义消息，确保结构清晰消息类型需能被 protobuf 序列化（跨语言场景尤其重要）避免在消息中包含不可序列化的对象（如文件句柄、网络连接）通过分进程、跨主机的实战部署，我们终于看清了 AutoGen 分布式运行时的真实面貌 —— 它不是代码逻辑的简单拆分，而是

设置入口点并编译状态图：python# 添加从起点到聊天节点的边# 编译得到可执行的图python# 初始化搜索工具，最多返回2条结果# 测试工具调用")工具会返回包含标题、URL 和内容摘要的搜索结果，这些信息可以帮助机器人回答更专业的问题。通过 LangGraph，我们实现了从基础聊天机器人到具备工具调用和记忆能力的智能交互系统。整个过程中，StateGraph 作为状态机的核心思想贯穿始终，

指定了图中传递的数据格式，要求必须包含messages字段来存储对话历史通过定义执行起点，让流程从名为 "model" 的节点开始创建具体执行节点，绑定实际处理函数就像工厂的流水线，StateGraph 规划了数据流动的路径，每个节点就是流水线上的一个工序，确保消息按预定逻辑处理。声明式图结构：用节点和边定义处理流程，比传统线性代码更易理解和维护自动状态管理：无需手动拼接对话历史，MemorySa

为了清晰记录问答过程中的各个环节，我们定义一个State类型，用于保存用户问题、生成的 SQL 查询、查询结果以及最终答案：pythonquestion: str # 用户输入的问题query: str # 生成的SQL查询result: str # 查询结果answer: str # 针对问题的自然语言回答通过 LangChain 的工具和组件，我们成功构建了一个能够将自然语言问题转换为 SQL

GraphFlow 是 AutoGen AgentChat 中用于有向图执行的团队组件，它通过 DiGraph（有向图）来精确控制智能体之间的执行流程。结构化执行：使用节点表示智能体，边表示执行顺序，构建明确的流程拓扑多模式支持：支持顺序、并行、条件分支和循环等多种流程控制模式消息过滤：可定制每个智能体接收的消息范围，减少无关信息干扰可视化编程：通过 DiGraphBuilder 以链式调用方式构

快速验证：通过可视化即时反馈嵌入质量，避免在低质量向量上浪费算力。规律发现：直观呈现数据分布，帮助定位数据噪声、模型缺陷或业务场景中的潜在规律。沟通桥梁：让非技术人员也能理解复杂的向量语义，促进跨团队协作。从小规模数据开始：先用 100-200 条数据调试流程，熟悉 t-SNE 参数对可视化效果的影响（如perplexity设为 20-40）。结合业务标注：在图表中手动标记关键数据点（如 “优质客

LlamaIndex 的事件日志系统不仅是调试工具，更是理解框架运行逻辑的 “地图”。通过本文的全量事件列表，我们能清晰掌握每个模块的观测点；借助与树结构生成方法，可将碎片化事件整合成具有业务价值的分析维度。

组件优势适用场景Ollama本地部署、模型丰富中小型企业 / 个人开发者Chroma轻量级、支持 HTTP 接口快速原型开发LangChain标准化组件、生态完善复杂 RAG 系统开发。

智能体类型核心职责分诊智能体分析用户请求，决定转交至哪个专项智能体销售智能体处理产品购买、咨询等销售相关请求退款智能体处理退货、退款等售后请求人类智能体介入处理 AI 无法解决的复杂请求，提供人工决策用户智能体作为用户代理，封装人机交互逻辑主题是智能体通信的 "地址标识"：pythonsales_agent_topic_type = "SalesAgent" # 销售主题issues_and_re

python# 定义结构化响应模型# 初始化客户端并设置response_formatresponse_format=AgentResponse # 关键：指定Pydantic模型# 构造请求# 调用模型# 解析结构化响应# 输出示例:# happy通过今天的全面解析，我们已经掌握了 AutoGen 模型客户端的核心能力 —— 从基础调用到流式处理，从结构化输出到智能体构建。这套灵活的模型适配体系