多模态内容运营与自动化分发 Agent

面向商品内容和自媒体运营需求，构建状态化 Agent 工作流，把选题、写作、配图与分发纳入可回滚、可重试、可观测、可沉淀的生产链路。

负责 LangGraph 工作流、SubGraph 编排、Checkpointer 状态恢复、SSE 流式输出、并发配图、多模型路由、Mock 开关和服务韧性设计。

让内容生成不再是一次性产物，而是能持续沉淀到素材中心，并反哺 AI 客服的多模态回复素材。

• 1用 LangGraph 搭建状态化多阶段内容流程，并通过 SubGraph 把选题、写作、配图划分为独立编排单元
• 2PostgreSQL Checkpointer 持久化状态，可从任意历史节点回滚并增量重试，将故障恢复粒度细化到单节点
• 3MetricsContext 追踪 Token 消耗、推理延迟与错误率，再结合模型定价核算成本，为模型选型提供依据
• 4SSE 与 LangGraph astream_events 深度衔接，监听 on_chat_model_stream 获取 Token 级实时流，使感知 TTFT 下降约 60%
• 5asyncio.gather + run_in_executor 将同步配图 API 包装为协程并发，配合指数退避重试让整体生成耗时减少约 70%
• 6多模型路由将简单任务分配给轻量模型、复杂任务交给旗舰模型，结合 Pydantic Schema、JSON Mode 和手动解析降低推理成本
• 7生成后的商品图直接写入素材中心，经过离线增强后成为 AI 客服多模态回复素材，闭合生成即沉淀链路

核心技术包括 LangGraph、SubGraph、PostgreSQL Checkpointer、SSE、astream_events、ReadableStream、MetricsContext、asyncio、Pydantic Schema、JSON Mode、LangSmith、structlog、request_id、SlowAPI、指数退避、熔断降级和优雅关闭。