TaskWeaver - 基于 LangGraph 的 AI Agent
基于 LangGraph 状态图编排的生产级 AI Agent 服务，支持任务自主规划、工具调用、反思校验与多轮对话记忆。
项目简介
TaskWeaver 是一个基于 LangGraph 状态图编排的生产级 AI Agent 服务。采用 Planner → Executor → Reviewer → Responder 四节点循环架构，实现任务自主规划、工具调用、反思校验与多轮对话记忆。
工具层基于 MCP（Model Context Protocol）协议独立部署、热插拔扩展；服务以 FastAPI 提供 REST API 与 Web 控制台，支持 OpenAI 兼容协议接入 DeepSeek / OpenAI / 通义等主流大模型，Docker Compose 双容器一键部署。
技术栈
Python、LangGraph、LangChain、MCP 协议、FastAPI、Uvicorn、SQLite、httpx、Pydantic、LangSmith、JavaScript
核心设计
状态机 Agent 架构
基于 LangGraph 实现 Planner-Executor-Reviewer-Responder 循环执行链路，实现复杂任务自动拆解、工具调用、结果校验。
死循环防护
新增双层计数器 + 框架兜底的死循环防护，限制总评审次数、单步最大重试次数，解决 Agent 空转引发递归超限报错与 Token 浪费；评审逻辑增加关键词容错，避免流程卡死。
性能优化
针对简单请求实现快速通道，跳过冗余模型调用，将简单任务 LLM 调用次数由 8-9 次下降至 2 次，响应耗时从 40-60s 优化至 2-4s，复杂任务保留完整校验流程保障输出质量。
会话持久化
基于 AsyncSqliteSaver 实现异步会话持久化，按会话 ID 隔离上下文，支持断点续跑；使用 FastAPI 对外提供 REST 接口，配套 Web 管理控制台。