背景:为什么放弃AirflowAirflow的DAG设计,数据流靠key-value传递。我们的测试场景要携带:需求分析结果、RAG检索上下文、生成的测试步骤、执行结果……这些东西塞进kv里,代码写得像解谜游戏。LangGraph不一样。State是一个完整的TypedDict,节点之间传的是结构化对象。不是零散的参数,是有类型的、能IDE补全的、运行时报错的Pythondict。核心文件:backend/app/graphs/test_flow.py(392行),6个节点文件分布在backend/app/nodes/目录下。State设计:TypedDict的11个字段TestState定义如下:PYTHON从Airflow迁移到LangGraph:392行代码重写AI测试流水线的技术决策复盘三年前团队选型时,我拍胸脯选了Airflow。两年后,我亲手把这套东西推翻重来。技术选型的坑,踩过一次才懂。背景:为什么放弃AirflowAirflow的DAG设计,数据流靠key-value传递。我...admin666ssIT技术2026-05-080