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# 实战演示设计
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## 🎯 **演示目标**
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- 展示真实项目代码，不是Hello World
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- 现场运行，现场看效果
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- 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）
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### **展示内容**
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1. **核心代码展示**（5分钟）
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- Chain定义：订单诊断流程
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- Graph实现：多步骤推理
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- 伪代码展示：逻辑更清晰
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2. **现场运行**（5分钟）
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- 运行真实订单数据
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- 展示LangSmith监控界面
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- 对比：有监控 vs 没监控的问题排查
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3. **效果对比**（5分钟）
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- 传统方式：人工分析订单 → 2小时
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- AI方式：工作流+智能体 → 5分钟
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- 准确率提升：人工85% → AI 95%
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### **演示脚本**
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```python
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# 伪代码展示
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class OrderDiagnosisChain:
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def __init__(self):
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self.workflow = create_workflow() # 工作流：规则检查
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self.agent = create_agent() # 智能体：复杂判断
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def diagnose(self, order):
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# 1. 工作流初筛（免费、快速）
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basic_result = self.workflow.run(order)
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# 2. 智能体深度分析（付费、智能）
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if basic_result.needs_ai:
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return self.agent.analyze(order)
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return basic_result
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```
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## **演示2：Eino Go生态**（15分钟）
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### **展示内容**
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1. **核心代码展示**（5分钟）
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- Graph定义：客服问答流程
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- Workflow实现：并行处理
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- 伪代码展示：Go的并发优势
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2. **现场运行**（5分钟）
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- 运行真实客服对话
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- 展示Coze-loop监控面板
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- 对比：Go vs Python性能差异
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3. **性能对比**（5分钟）
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- Python：单线程，100个请求 → 30秒
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- Go：并发处理，100个请求 → 5秒
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- 内存占用：Python 500MB → Go 200MB
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### **演示脚本**
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```go
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// 伪代码展示
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func CreateCustomerServiceGraph() *Graph {
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return NewGraph().
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AddNode("parse_question", ParseQuestion).
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AddNode("check_faq", CheckFAQ).
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AddNode("ai_answer", AIAnswer).
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AddNode("human_transfer", TransferToHuman).
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AddEdge("parse_question", "check_faq").
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AddEdge("check_faq", "ai_answer", WhenFAQNotFound).
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AddEdge("check_faq", "human_transfer", WhenComplexQuestion)
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}
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```
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## **演示3：前端交互**（10分钟）
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### **展示内容**
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1. **界面演示**（3分钟）
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- Vue3界面：现代化设计
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- 实时反馈：流式输出效果
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- 用户体验：打字机效果
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2. **现场操作**（4分钟）
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- 输入真实业务问题
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- 展示AI思考过程
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- 显示最终结果
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3. **交互亮点**（3分钟）
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- 实时显示AI思考步骤
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- 支持中断和重新生成
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- 历史记录和收藏功能
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### **演示脚本**
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```typescript
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// 伪代码展示
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const AIChatComponent = {
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async sendMessage(message: string) {
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// 1. 显示用户消息
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this.addUserMessage(message)
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// 2. 流式获取AI回复
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const stream = await aiService.streamChat(message)
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// 3. 实时显示回复
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for await (const chunk of stream) {
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this.appendAIResponse(chunk)
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}
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}
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}
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```
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## **演示4：项目目录结构**（5分钟）
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### **Python项目结构**
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```
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langchain-project/
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├── src/
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│ ├── chains/ # 业务链定义
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│ ├── workflows/ # 工作流编排
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│ ├── models/ # 模型配置
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│ ├── services/ # 业务服务
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│ └── utils/ # 工具函数
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├── tests/ # 单元测试
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├── data/ # 测试数据
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├── logs/ # 运行日志
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└── requirements.txt # 依赖管理
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```
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### **Go项目结构**
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```
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eino-project/
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├── internal/
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│ ├── ai/ # AI能力封装
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│ ├── biz/ # 业务逻辑
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│ ├── server/ # HTTP服务
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│ └── monitor/ # 监控指标
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├── api/ # API定义
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├── configs/ # 配置文件
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├── cmd/ # 启动入口
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└── docker-compose.yml # 容器编排
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```
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## **演示总结**（5分钟）
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### **关键对比**
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| 对比维度 | Python方案 | Go方案 |
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|----------|------------|--------|
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| **开发效率** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
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| **运行性能** | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
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| **内存占用** | 高 | 低 |
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| **并发能力** | 一般 | 优秀 |
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| **生态成熟度** | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
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### **选择建议**
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- **快速原型**：选Python，生态最全
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- **生产环境**：选Go，性能最优
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- **团队协作**：根据团队技术栈选择
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### **一句话总结**
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**"没有最好的技术，只有最适合的方案"** |