【LangGraph从入门到精通】009、性能优化与生产部署：监控、扩展与最佳实践

009、性能优化与生产部署：监控、扩展与最佳实践上周深夜，线上客服机器人突然响应迟缓，CPU飙到90%。查日志发现一个LangGraph工作流卡在循环判断节点，单次对话跑了200多轮——某个边界条件没处理好，智能体在死循环里自言自语了一整晚。这次事故让我重新审视LangGraph工作流的性能问题：开发时跑得顺，上生产完全是另一回事。监控要埋得够深LangGraph自带的trace能看流程，但生产环境需要更细的颗粒度。别只记录节点执行时间，每个节点的输入输出大小、外部API调用耗时、token消耗量这些才是关键。# 简陋的监控写法（别这样写）asyncdefmy_node(state):start=time.time