机房运维监控 Agent：基于 LangGraph 的多智能体对话系统

1. 项目简介

这是一个面向机房运维场景的智能监控 Agent Demo，基于 LangChain + LangGraph 构建，用代码状态机（StateGraph）的方式编排多智能体的对话流程。它模拟了运维工作中最典型的三大场景：

• 设备台账配置：对机房设备进行增、删、改、查操作
• 告警确认：查询告警并以 Human-in-the-loop 交互方式完成告警确认
• 性能数据查询：按时间维度查看设备 CPU、内存、流量等性能指标

整个系统支持对话式交互，既可接入 DeepSeek 大模型进行自然语言理解，也可以在无大模型环境下自动降级为确定性模式，保证开箱即用。

2. 核心特性

• 多 Agent 协作：采用 Router + 设备 Agent + 告警 Agent + 性能 Agent 的分工结构，各司其职
• 零 Token 路由：路由决策由纯 Python 函数完成，不消耗 LLM Token
• Human-in-the-loop：告警确认环节通过 interrupt() 暂停图执行，等待用户选择后再恢复
• 断点续跑：基于 MemorySaver 检查点实现对话状态持久化，中断后可无缝恢复
• 双模式自动降级：配置 DEEPSEEK_API_KEY 时使用大模型；未配置时自动切换到确定性模式（关键词匹配），无需 API Key 也能完整运行
• 模拟数据：所有工具均返回模拟数据，无需真实后端即可体验完整流程

3. 架构设计

3.1 多 Agent 职责

3.2 整体流程

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