# 实战演示设计

## 🎯 **演示目标**
- 展示真实项目代码，不是Hello World
- 现场运行，现场看效果
- 突出对比：Python vs Go，不同实现方式

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## **演示1：Python LangChain生态**（15分钟）

### **展示内容**
1. **核心代码展示**（5分钟）
   - Chain定义：订单诊断流程
   - Graph实现：多步骤推理
   - 伪代码展示：逻辑更清晰

2. **现场运行**（5分钟）
   - 运行真实订单数据
   - 展示LangSmith监控界面
   - 对比：有监控 vs 没监控的问题排查

3. **效果对比**（5分钟）
   - 传统方式：人工分析订单 → 2小时
   - AI方式：工作流+智能体 → 5分钟
   - 准确率提升：人工85% → AI 95%

### **演示脚本**
```python
# 伪代码展示
class OrderDiagnosisChain:
    def __init__(self):
        self.workflow = create_workflow()  # 工作流：规则检查
        self.agent = create_agent()        # 智能体：复杂判断
    
    def diagnose(self, order):
        # 1. 工作流初筛（免费、快速）
        basic_result = self.workflow.run(order)
        
        # 2. 智能体深度分析（付费、智能）
        if basic_result.needs_ai:
            return self.agent.analyze(order)
        
        return basic_result
```

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## **演示2：Eino Go生态**（15分钟）

### **展示内容**
1. **核心代码展示**（5分钟）
   - Graph定义：客服问答流程
   - Workflow实现：并行处理
   - 伪代码展示：Go的并发优势

2. **现场运行**（5分钟）
   - 运行真实客服对话
   - 展示Coze-loop监控面板
   - 对比：Go vs Python性能差异

3. **性能对比**（5分钟）
   - Python：单线程，100个请求 → 30秒
   - Go：并发处理，100个请求 → 5秒
   - 内存占用：Python 500MB → Go 200MB

### **演示脚本**
```go
// 伪代码展示
func CreateCustomerServiceGraph() *Graph {
    return NewGraph().
        AddNode("parse_question", ParseQuestion).
        AddNode("check_faq", CheckFAQ).
        AddNode("ai_answer", AIAnswer).
        AddNode("human_transfer", TransferToHuman).
        AddEdge("parse_question", "check_faq").
        AddEdge("check_faq", "ai_answer", WhenFAQNotFound).
        AddEdge("check_faq", "human_transfer", WhenComplexQuestion)
}
```

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## **演示3：前端交互**（10分钟）

### **展示内容**
1. **界面演示**（3分钟）
   - Vue3界面：现代化设计
   - 实时反馈：流式输出效果
   - 用户体验：打字机效果

2. **现场操作**（4分钟）
   - 输入真实业务问题
   - 展示AI思考过程
   - 显示最终结果

3. **交互亮点**（3分钟）
   - 实时显示AI思考步骤
   - 支持中断和重新生成
   - 历史记录和收藏功能

### **演示脚本**
```typescript
// 伪代码展示
const AIChatComponent = {
    async sendMessage(message: string) {
        // 1. 显示用户消息
        this.addUserMessage(message)
        
        // 2. 流式获取AI回复
        const stream = await aiService.streamChat(message)
        
        // 3. 实时显示回复
        for await (const chunk of stream) {
            this.appendAIResponse(chunk)
        }
    }
}
```

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## **演示4：项目目录结构**（5分钟）

### **Python项目结构**
```
langchain-project/
├── src/
│   ├── chains/          # 业务链定义
│   ├── workflows/       # 工作流编排
│   ├── models/          # 模型配置
│   ├── services/        # 业务服务
│   └── utils/           # 工具函数
├── tests/               # 单元测试
├── data/                # 测试数据
├── logs/                # 运行日志
└── requirements.txt     # 依赖管理
```

### **Go项目结构**
```
eino-project/
├── internal/
│   ├── ai/              # AI能力封装
│   ├── biz/             # 业务逻辑
│   ├── server/          # HTTP服务
│   └── monitor/         # 监控指标
├── api/                 # API定义
├── configs/             # 配置文件
├── cmd/                  # 启动入口
└── docker-compose.yml   # 容器编排
```

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## **演示总结**（5分钟）

### **关键对比**
| 对比维度 | Python方案 | Go方案 |
|----------|------------|--------|
| **开发效率** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| **运行性能** | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| **内存占用** | 高 | 低 |
| **并发能力** | 一般 | 优秀 |
| **生态成熟度** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |

### **选择建议**
- **快速原型**：选Python，生态最全
- **生产环境**：选Go，性能最优
- **团队协作**：根据团队技术栈选择

### **一句话总结**
**"没有最好的技术，只有最适合的方案"**