Project
自媒体智能内容运营 Agent
基于 LangGraph 的选题、写作和配图多阶段工作流
项目介绍
为商品内容运营构建可回滚、可重试的生成式工作流，把选题、文案和配图拆成独立节点，并把生成结果沉淀到素材中心和知识库。
Before
内容生产依赖人工串联多个工具，过程不可追踪且失败后难恢复
After
每个节点独立执行、可重试、可回滚，内容生产变成可管理的工作流
关键结果
- LangGraph Checkpointer 将故障恢复粒度从整条流程细化到单节点
- astream_events + ReadableStream 让流式生成的感知 TTFT 降低约 60%
- asyncio 并发和指数退避让批量配图耗时降低约 70%
- 动态模型路由与结构化输出约束，推理成本降低约 40%
架构链路
- 内容需求→
- LangGraph 编排→
- 文案 / 配图节点→
- 审核→
- 素材中心
技术栈
LangGraphReactFastAPIPostgreSQLLLMImage Generation
核心功能
- SubGraph
- 状态持久化
- 流式输出
- 动态模型路由
- 成本追踪
我的职责
- 使用 SubGraph 拆分选题、写作和配图节点，以 Checkpointer 支持回滚与增量重试
- 接入 astream_events 和 ReadableStream，提供 Token 级的生成反馈
- 根据任务复杂度动态路由模型，并用结构化输出约束生成结果
- 记录节点 Token、延迟和错误率，配合重试、限流和降级控制成本