AI协作新范式：在快马平台用langgraph编排Kimi与DeepSeek多模型工作流
快速体验
- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
- 输入框内输入如下内容：
请利用快马平台的AI辅助开发能力，创建一个展示多模型协作的langgraph应用。设计一个工作流，其中包含三个节点：第一个节点用Kimi模型分析用户输入的情感倾向，第二个节点用DeepSeek模型根据情感倾向生成不同风格的回复草稿，第三个节点用另一个AI模型对草稿进行润色优化。请实现完整的图结构，并展示每个节点调用不同模型后的输出与状态流转。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在尝试用langgraph构建多模型协作的工作流，发现InsCode(快马)平台特别适合做这种AI应用的快速验证。这个平台内置了Kimi和DeepSeek等主流大模型，还能直接部署成可交互的服务，省去了自己搭环境的麻烦。
工作流设计思路整个流程分为三个核心节点：情感分析、内容生成和文本优化。用户输入首先交给Kimi做情感判断，然后DeepSeek根据情感标签生成对应风格的初稿，最后再用AI进行润色。这种分工协作的方式比单模型处理效果更好，比如当用户输入带有负面情绪时，系统会自动生成更温和的回复。
节点配置实战在快马平台的编辑器里，用langgraph的图结构很容易定义工作流。第一个节点配置Kimi模型时，需要设定情感分析的提示词模板，让它输出"positive"/"neutral"/"negative"三类标签。第二个节点的DeepSeek模型会根据这个标签切换语气词库，比如遇到负面情绪就自动增加安抚性语句。
状态流转实现最妙的是平台已经内置了模型调用接口，不需要自己写API对接代码。在节点间传递数据时，直接用langgraph的状态管理功能就能把情感标签和生成文本作为共享变量。测试时发现当第一个节点输出"negative"时，第二个节点生成的文本确实会多出"我理解您的心情"这类短语。
效果优化技巧第三个润色节点尝试过不同模型组合，发现用Kimi做最终校对时保留更多原意，而DeepSeek的改写会更口语化。在平台里切换测试特别方便，点击模型下拉菜单就能实时对比输出差异。最终选择用Kimi做润色主模型，同时添加了防止过度修改的约束条件。
异常处理机制实际运行中发现当用户输入很短时，情感分析容易误判。通过在工作流里添加校验节点来解决：如果Kimi输出的置信度低于阈值，就自动触发重新分析。平台提供的AI调试面板能清晰看到每个节点的执行耗时和中间结果，对优化流程帮助很大。
部署上线体验完成开发后直接用平台的部署功能上线，整个过程就点了一个按钮。系统自动生成了可访问的URL，还能看到实时调用的监控数据。最惊喜的是部署后的API响应速度，三个模型串联处理平均只要2.3秒，比本地测试时还快。
这次实践让我感受到AI原生开发环境的便利性。在InsCode(快马)平台上，从零开始构建多模型协作应用只用了不到两小时，而且全程不需要操心服务器配置或API密钥管理。特别推荐需要快速验证AI创意的小伙伴试试，那些繁琐的工程化问题平台都已经帮你解决了。
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请利用快马平台的AI辅助开发能力，创建一个展示多模型协作的langgraph应用。设计一个工作流，其中包含三个节点：第一个节点用Kimi模型分析用户输入的情感倾向，第二个节点用DeepSeek模型根据情感倾向生成不同风格的回复草稿，第三个节点用另一个AI模型对草稿进行润色优化。请实现完整的图结构，并展示每个节点调用不同模型后的输出与状态流转。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果