食刻推荐：基于LangChain+LangGraph的AI美食内容自动化发布系统

"食刻推荐"是一款基于LangChain和LangGraph的AI美食内容自动化发布系统，能够智能推荐餐次、生成菜谱、创作小红书风格文案并自动发布。系统采用多模型架构，包括Qwen生成菜谱、DeepSeek创作文案、LongCat内容审核和Doubao图片生成。通过并行处理和智能容错机制优化效率，支持一键发布到小红书平台。项目提供完整的工作流设计、模块化代码结构和详细配置指南，

陈希瑞

732人浏览 · 2025-11-23 23:00:51

陈希瑞 · 2025-11-23 23:00:51 发布

食刻推荐：基于LangChain+LangGraph的AI美食内容自动化发布系统

📖 项目简介

食刻推荐是一个基于LangChain和LangGraph构建的智能化美食内容自动化发布系统。该系统能够根据当前时间自动判断推荐餐次，生成相应菜谱，创作小红书风格的文案，进行内容审核，并自动生成配图，最终发布到小红书平台。

🚀 核心功能

1. 智能餐次判断

根据当前时间自动判断适合的餐次（早餐/午餐/晚餐/小吃）
考虑中国用户的饮食习惯和作息时间

2. AI菜谱生成

使用Qwen大模型生成适合当前餐次的菜谱
支持多 dish 组合菜谱
可选集成HowToCook MCP工具获取更专业的菜谱数据

3. 平台化文案创作

使用DeepSeek生成小红书风格的美食文案
自动提取和补充话题标签
保持平台特有的表达方式和emoji使用

4. 智能内容审核

使用LongCat进行内容安全审核
不通过时自动重写，避免违规内容
防止重写循环的智能机制

5. 并行图片生成

使用火山引擎Doubao模型生成美食图片
与内容生成并行执行，提高效率
失败时自动兜底处理

6. 一键发布

通过小红书MCP直接发布内容
自动处理标题、正文、标签格式
发布失败时自动尝试重新登录和发布

🏗️ 技术架构

核心技术栈

LangChain 1.0.8+ - AI Agent框架
LangGraph 1.0.3+ - 工作流编排引擎
Python 3.12+ - 编程语言
Pydantic 2.12.4+ - 数据验证
UV - 现代Python包管理器

多模型架构

系统采用专业化模型分工策略：

模型	用途	优势
Qwen	菜谱生成	结构化输出，中文理解能力强
DeepSeek	文案创作	创意写作，小红书风格优化
LongCat	内容审核	安全检查，文化语境理解
Doubao	图片生成	高质量美食图片生成
GLM	发布协调	API调用，备用LLM能力

工作流设计

📁 项目结构

today_eat_what/
├── main.py                    # 程序入口
├── run.py                     # 启动脚本
├── pyproject.toml            # 依赖配置
├── .env.example              # 环境变量模板
├── README.md                 # 项目文档
└── today_eat_what/           # 核心代码
    ├── __init__.py
    ├── workflow.py            # LangGraph工作流
    ├── config.py              # 配置管理
    ├── models.py              # 数据模型
    ├── clients.py             # API客户端
    ├── services.py            # 业务逻辑
    ├── utils.py               # 工具函数
    └── agents/                # AI Agent
        ├── recipe_agent.py    # 菜谱生成
        ├── content_agent.py   # 内容创作
        ├── audit_agent.py     # 内容审核
        ├── image_agent.py     # 图片生成
        └── publish_agent.py   # 内容发布

🛠️ 快速开始

环境准备

# 安装UV包管理器
pip install uv

# 克隆项目
git clone <repository-url>
cd today_eat_what

# 安装依赖
uv sync

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑.env文件，填入各API密钥

环境配置

在.env文件中配置以下API密钥：

# Qwen菜谱生成
QWEN_API_KEY=your_qwen_api_key
QWEN_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
QWEN_MODEL=Qwen/Qwen3-8B

# DeepSeek文案创作
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
DEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat

# LongCat内容审核
LONGCAT_API_KEY=your_longcat_api_key
LONGCAT_BASE_URL=https://api.longcat.chat/openai
LONGCAT_MODEL=LongCat-Flash-Chat

# Doubao图片生成
DOUBAO_API_KEY=your_doubao_api_key
DOUBAO_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
DOUBAO_IMAGE_MODEL=doubao-seedream-4-0-250828

# GLM发布协调
GLM_API_KEY=your_glm_api_key
GLM_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
GLM_MODEL=THUDM/GLM-4-9B-0414

# 小红书MCP（可选）
XIAOHONGSHU_MCP_URL=http://localhost:18060/mcp

运行项目

# 方式1：直接运行
python main.py

# 方式2：使用启动脚本
python run.py

# 方式3：使用UV运行
uv run python main.py

💡 核心特性

1. 并行处理优化

系统采用并行处理策略，图片生成与内容创作同时进行，显著提升效率：

# 启动并行图片生成
images_future = executor.submit(image_agent.generate_images, recipe_data)

# 同时处理内容创作
content = content_agent.generate(recipe_data)
audit_result = audit_agent.audit(content)

# 发布前收集图片结果
images = images_future.result(timeout=120)

2. 智能容错机制

API降级：当某个API不可用时，自动使用Mock响应继续流程
超时处理：可配置的超时时间，避免长时间等待
重试策略：指数退避重试机制处理临时故障
循环防护：防止内容重写陷入无限循环

3. 成本监控

系统内置成本跟踪功能，实时监控各API调用成本：

cost_tracker = CostTracker()
final_state = run_workflow()
print(f"总成本: {final_state.get('cost'):.4f}")

4. MCP工具集成

支持Model Context Protocol动态工具集成：

# 动态获取工具
tools = await client.get_tools(server_name="howtocook")
agent = create_agent(model=qwen_llm, tools=tools)

🔍 工作流详解

1. 餐次判断节点

def node_determine_meal(state: WorkflowState) -> WorkflowState:
    now = datetime.now()
    meal_type = get_meal_type(now)
    return {
        **state,
        "current_time": now.isoformat(),
        "meal_type": meal_type,
        "cost": cost_tracker.total_cost,
    }

2. 菜谱生成节点

def node_recipe(state: WorkflowState) -> WorkflowState:
    recipe_data = recipe_agent.generate_recipe_tool.invoke({
        "meal_type": state["meal_type"]
    })
    # 并行启动图片生成
    images_future = image_executor.submit(
        lambda: image_agent.generate_images_tool.invoke({
            "recipe": recipe_data
        })
    )
    return {
        **state,
        "recipe_data": recipe_data,
        "images_future": images_future,
        "cost": cost_tracker.total_cost,
    }

3. 内容审核与重写

def audit_decision(state: WorkflowState) -> str:
    if state.get("audit_result"):
        return "publish"
    if state.get("rewrite_attempted"):
        # 已重写过一次仍未通过，直接发布避免死循环
        return "publish"
    return "rewrite_content"

📊 实际运行效果

运行项目时，可以看到完整的工作流程：

2025-11-23 22:23:59,880 [INFO] 当前时间 2025-11-23T22:23，推荐餐次：小吃
2025-11-23 22:24:47,001 [INFO] 生成菜谱：秋季小吃双拼组合
2025-11-23 22:24:47,401 [INFO] 文案生成完成
2025-11-23 22:24:54,041 [INFO] 图片生成完成
2025-11-23 22:24:56,949 [INFO] 内容审核通过
2025-11-23 22:25:01,234 [INFO] 发布到小红书平台