这一篇是"真实做过"和"看过教程"的分水岭。
一、工程与环境
1. Python 3.6 装不上现代 AI 库
本机默认 Python 3.6，pip install langgraph 直接失败（还触发了安全删除钩子导致 pip 崩）。
解法：装 Python 3.14 建独立 venv
powershell
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt注意 ：装包时先 $env:PYTHONPATH=""， 否则会继承 IDE 注入的 sitecustomize.py 导致 shutil.move 报错。
2. dataclass 可变默认值
python
# ❌ ValueError: mutable default <class 'list'> for field spans
spans: List[Span] = []
# ✅
spans: List[Span] = field(default_factory=list)3. FastAPI on_event("startup") 已废弃
改成 lifespan：
python
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
_startup()
yield
app = FastAPI(lifespan=lifespan)4. Maven BOM 模式下 java.version 不生效
报 -source 8 中不支持 文本块。 必须显式写 maven.compiler.release（详见第 09 篇）。
二、Agent 编排
5. 同步图 + async 服务 = 事件循环阻塞
LangGraph 的 invoke 是同步的，在 async def 里直接调用会把整个服务卡死。
解法 ：线程池执行 + loop.call_soon_threadsafe 回传事件
python
def sink(event): loop.call_soon_threadsafe(queue.put_nowait, event)
asyncio.get_running_loop().run_in_executor(None, worker)6. 死循环烧 token
早期版本没有迭代上限，遇到"工具一直返回空"时 Agent 无限重试。 解法：三道闸（MAX_ITERATIONS=6 / Reflect 最多补 2 步 / Plan 最多 3 步）。
7. 模型输出的 JSON 不干净
模型经常输出 json {...} ，或者前后带解释文字。 解法 ：容错解析器（去代码块 → 截取首个 {...} → 兜底返回 {}）。
8. 单元测试收不到中间事件
最初测试里 list(runner.run(...)) 只拿到 final。 因为中间事件走的是 sink 回调，不是 yield。 解法 ：测试里传 sink=events.append。
9. Mock LLM 没被注入到工具里
monkeypatch.setattr(providers, "get_llm", ...) 无效------ 因为 tools.py 里是 from ..llm.providers import get_llm，已经绑定了原函数。
解法 ：直接替换全局单例 providers._llm_instance = FakeLLM()。
三、RAG
10. 中文检索效果差
纯哈希向量对中文短句区分度不足。 改进：中文用**单字 + 相邻双字（bigram）**做 token， 再叠加 BM25 关键词召回，用 RRF 融合。
11. 检索不到时模型硬编
这是幻觉的最大来源。 解法：低于阈值直接返回空，让 Agent 明确说"知识库未覆盖"。
12. 切分把条款切开
按字数硬切会把"定义"和"例外"拆到两个 chunk。 解法：先按 Markdown 标题切块，超长再递归按句切。
四、工具与安全
13. Text2SQL 字段名写错就永远失败
第一版没有把数据库报错回传模型，导致同样的错误一直重犯。 解法 ：把 lastError 拼进 prompt 重生成一次（实测一次修正成功率明显提升）。
14. 多语句注入
SELECT * FROM t; DROP TABLE x 必须拦。 解法 ：去掉注释后检测 ; 后面还有内容 → 直接拒绝。
15. eval() 计算器的风险
用 AST 白名单实现，只允许数字常量 + 四则运算 + 幂运算。
五、前端
16. EventSource 不支持 POST
解法 ：fetch + ReadableStream 手动解析 SSE。
17. 中文被 TCP 分包截断
ts
decoder.decode(value, { stream: true }) // ✅ 必须加 stream: true
buffer = parts.pop() ?? '' // ✅ 保留不完整的尾巴18. SSE 事件顺序与打字机
后端在线程池里跑图，事件通过 call_soon_threadsafe 回传， 顺序由队列保证，不会乱序。
六、还没做 / 下一步优化清单
| 优先级 | 事项 | 说明 |
|---|---|---|
| P0 | MCP 接入 | ToolRegistry 已经抽象好，换成 MCP Client 即可 |
| P0 | 向量库切 pgvector | 已有实现，改环境变量 |
| P1 | 评估集与回归 | 建 30~50 条标注，比较 Recall@5 |
| P1 | bge-reranker 本地重排 | 替代启发式重排 |
| P1 | 前端分包优化 | 当前 bundle 1.5MB，按需引入 antd |
| P2 | 多智能体 Supervisor | LangGraph 加 supervisor 节点挂子图 |
| P2 | vLLM 私有化部署 | 内网不出网 |
| P2 | LangSmith/LangFuse 并行上报 | 适配位已留 |
| P2 | 工具执行超时与熔断 | 目前只有 LLM 层有超时 |
七、一句话总结
Agent 项目真正的难点不在"能不能跑通 demo"， 而在效果可评估、成本可控制、出错可追溯、风险可管控。 这四点，我在项目里分别对应：RAG 阈值兜底 + 引用溯源、迭代上限 + Token 统计、 全链路 Trace 落盘、四层护栏 + HITL。