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FastAPI + LangGraph Agent 模板怎么用：本地启动与二次开发思路
围绕 Agent 后端模板源码包，说明从解压源码、查看配置到本地启动和改造成业务助手的基本路径。
FastAPI + LangGraph 这类模板适合做 AI Agent 后端：前端负责展示，后端负责对话、工具调用、状态流转和接口封装。 ### 第一步：保存并解压源码包 在 AI 网盘资源库里打开“FastAPI + LangGraph AI Agent 后端模板源码包”，保存到自己的网盘后下载解压。 ### 第二步：先看三个文件 - **README**：确认启动命令、依赖版本和环境变量。 - **requirements 或 pyproject**：确认 Python 依赖。 - **env 示例文件**：确认需要哪些 API Key、数据库地址或模型配置。 ### 第三步：本地启动 常见流程是： #### 创建虚拟环境 python -m venv .venv #### 安装依赖 pip install -r requirements.txt #### 启动服务 uvicorn app.main:app --reload 实际入口名称以项目 README 为准，可能是 main.py、server.py 或 app/main.py。 ### 第四步：改成自己的 Agent 建议先改三处： 1. 系统提示词：定义助手角色和边界。 2. 工具函数：接入搜索、数据库、文档检索或内部接口。 3. 返回格式：统一成前端能直接展示的 JSON。 ### 上线前注意： - API Key 不要写进前端，也不要提交到公开仓库。 - 每个工具调用都要做权限限制和日志记录。 - 涉及用户上传文件时，要限制大小、类型和存储周期。