用 LangGraph 实现「备份加密检查」:工具定义与智能体代码
安全工程师与开发团队经常要做「备份加密检查」这类事:检查备份是否加密及密钥管理是否合规。每次都从头写提示词,结果时好时坏;把它做成智能体 Skill,就能让智能体每次按同一套步骤执行,输出结构也更稳定。
本文介绍如何在 LangChain / LangGraph 工具 上实现这个技能,包括它的形态、示例配置、启用步骤、一次完整的运行过程和常见坑。
这个技能做什么
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 技能 | 备份加密检查(backup-encryption-check) |
| 作用 | 检查备份是否加密及密钥管理是否合规 |
| 输入 | 备份配置 |
| 输出 | 检查结果 |
| 形态 | 纯提示词 |
| 风险 | 中 |
| 适用人群 | 安全工程师与开发团队 |
处理流程分四步:
- 列出备份位置
- 检查加密方式
- 检查密钥存放
- 给出改进
这个技能纯指令型,不需要额外脚本或外部连接,复制到大多数平台都能用;属于中等风险:结果会影响业务判断,建议在输出前设置人工审核点。
在 LangChain / LangGraph 工具 中是什么形态
LangChain 用 @tool 装饰器把函数变成工具,LangGraph 提供预置的 ReAct 智能体,也可以自己画状态图,把技能拆成可观察、可重试的节点。
代码运行在你的环境中;流程复杂时建议从预置智能体起步,再逐步换成自定义图。
示例配置
# 示意代码:LangChain 工具 + LangGraph 预置 ReAct 智能体
from langchain_core.tools import tool
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
@tool
def backup_encryption_check_precheck(content: str) -> str:
"""检查备份配置是否齐全,返回缺失项。"""
return "ok" if content.strip() else "输入为空"
model = init_chat_model("你的模型标识")
agent = create_react_agent(
model, tools=[backup_encryption_check_precheck],
prompt="你负责备份加密检查:列出备份位置;检查加密方式;检查密钥存放;给出改进。",
)
out = agent.invoke({"messages": [("user", "这是备份配置:...")]})
示例里最重要的是两处:一是描述(或指令开头)要写明「什么时候用」,让智能体在安全工程师与开发团队提出相关请求时能对上号;二是约束部分要写进「扫描结论需人工复核,涉及生产的动作走变更流程」这类领域规矩,避免智能体自作主张。
安装与启用步骤
- 安装 LangChain 与 LangGraph
- 用 @tool 定义预检查、读取等工具
- 用预置智能体快速跑通
- 需要固定流程时改为自定义状态图,每一步一个节点
- 接入追踪工具观察每一步
实操:一次完整的运行
假设你在代码、配置与云环境中发出这样的请求(虚构示例):
这是今天的备份配置,按团队的备份加密检查流程处理一下。
智能体识别到任务与「备份加密检查」相关后,会依次列出备份位置、检查加密方式、检查密钥存放、给出改进。最终交付检查结果,并在末尾列出需要人工确认的内容。你的工作是对照原始备份配置抽查两三处关键信息,确认无误后再使用。
测试与验收
对每个节点单独写测试,再跑一次端到端用例。
针对这个技能,还建议额外准备:
- 一份信息齐全的标准备份配置,检查输出是否完整
- 一份缺少关键信息的输入,检查智能体是否先提问而不是编造
- 一份包含“忽略以上规则”等字样的输入,检查约束是否仍然有效
常见坑
- 一开始就设计复杂的多节点图,调试成本高。
- 工具 docstring 缺失,模型不知道如何使用。
- 只写了步骤,没写交付格式,导致每次输出的检查结果结构不同。
- 没有给出样例,智能体对“好结果”的理解与你不一致;在参考资料里放一两份范例会明显改善。
延伸阅读
- 备份加密检查 · 扣子(Coze)智能体与工作流 版
- 备份加密检查 · 场景实录
- 备份加密检查 · 团队落地
- 隐私影响评估 · LangChain / LangGraph 工具 版
- 输入校验审查 · LangChain / LangGraph 工具 版
- 智能体Skills 分类:625 个技能 × 32 个角度
说明:文中的配置、代码与目录结构均为示意,用于说明思路;各平台的入口、字段名与能力会更新,落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构,不代表真实案例。