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2026-05-140
