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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

# 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

// 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

// 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"