本地 连接docker的mongo, 要加directConnection=true 参数。mongo psql用docker的。fastGpt 本地运行。

目前ReAct Agent已广泛应用于智能客服、数据分析、办公自动化等场景，但也面临提示词设计要求高、长任务上下文管理难等挑战，当前学界也在通过强化学习、多智能体协同等方式优化这些问题。这种循环会不断迭代，直到Agent推理出已收集到足够信息，最终整合所有思考、行动和观察结果，输出完整答案。：整个过程中暴露的推理轨迹，让开发者和用户能清晰知晓Agent“为何执行该行动”，便于调试优化，这在金融、医

LangFlow 后端的权限控制围绕user_id核心，通过“身份校验-数据筛选-全程透传”的逻辑，实现了流程查询与图构建全链路的权限隔离。核心思路是“无有效用户身份不允许操作，非用户所属数据不返回/不处理”，确保了流程资源的安全性和数据隔离性。后续可通过统一异常类型、优化类型转换、增强缓存校验等方式，进一步提升权限控制的健壮性和可维护性。

画布渲染以ReactFlow为基础，为节点模板，提供灵活的节点编辑能力；接口通信通过统一管理，特殊接口单独封装，兼顾规范性和灵活性；消息处理与展示通过buildUtils和系列组件，实现消息的格式化与可视化；样式设计基于Tailwind CSS，通过CSS变量和@apply伪类，实现主题统一和样式复用。掌握以上核心模块的实现逻辑，无论是二次开发、功能扩展还是问题排查，都能精准定位切入点，提高开发效

配置项是节点的可配置参数（暴露在 LangFlow 前端右侧面板），用户可通过界面调整参数值（如 API 密钥、模型温度、超时时间等）。LangFlow 节点的设计遵循“配置化定义 + 模块化执行”通过元数据定义节点的“身份”和展示方式；通过配置项暴露用户可调整的参数；通过端口定义数据输入/输出的接口和类型约束；通过run 方法封装核心业务逻辑，实现“输入 → 处理 → 输出”的闭环。

画布渲染以ReactFlow为基础，为节点模板，提供灵活的节点编辑能力；接口通信通过统一管理，特殊接口单独封装，兼顾规范性和灵活性；消息处理与展示通过buildUtils和系列组件，实现消息的格式化与可视化；样式设计基于Tailwind CSS，通过CSS变量和@apply伪类，实现主题统一和样式复用。掌握以上核心模块的实现逻辑，无论是二次开发、功能扩展还是问题排查，都能精准定位切入点，提高开发效

状态是 LangGraph 的核心，需明确存储哪些数据。推荐使用TypedDict定义结构化状态（类型提示更清晰）。user_query: str # 用户输入的问题（必填）llm_thought: Optional[str] # LLM 的思考过程（可选，初始为 None）tool_result: Optional[str] # 工具调用结果（可选）final_answer: Optional[

Custom Python Node（自定义 Python 节点）功能：编写自定义 Python 代码逻辑（如复杂数据处理、专属工具调用），支持导入第三方库（如 pandas、requests），灵活扩展节点能力。Community Nodes（社区节点）功能：LangFlow 社区贡献的第三方节点（如特定 API 对接、行业专属工具），可通过插件市场安装使用。

此外，部分场景还会结合模型微调来优化调用效果。比如Toolformer模型通过在训练数据中插入API调用标记，让模型在训练中学习何时、如何调用工具，微调后模型的工具选择准确率和参数生成规范性会显著提升，减少错误调用的情况。

继承自新增属性：字段配置（前端表单字段定义）；：字段显示顺序；frozen：组件是否冻结（逻辑在Graph中处理）；_logs：日志存储；：链路追踪服务。核心方法：设置组件参数，并调用（空实现，供子类扩展）；：操作工作流状态（委托给start/stop：通知graph组件执行状态（用于Loop、If等控制组件，支持中断下游执行）；get_method：从组件代码树中查找指定方法（依赖CodePar