LangServe项目中远程Runnable的认证令牌传递机制解析
2025-07-04 06:39:11作者:邬祺芯Juliet
在基于LangServe构建的多智能体系统中,认证机制是保障服务安全性的重要环节。本文将深入探讨如何在LangServe架构中实现认证令牌的传递,特别是在使用RemoteRunnable连接不同服务时的认证处理方案。
多智能体系统架构概述
典型的LangServe多智能体系统通常包含以下组件:
- 多个独立运行的智能体服务,每个服务都通过LangServe托管
- 一个工作流服务,使用RemoteRunnable和LangGraph连接各个智能体
- 所有服务都配置了认证中间件进行安全保护
认证令牌传递的核心挑战
当工作流服务接收到用户请求时,它需要将认证令牌传递给下游的智能体服务。这一过程面临的主要技术难点包括:
- 令牌透传机制:如何在不暴露关键数据的情况下,将认证上下文传递给下游服务
- 安全性保障:确保令牌在传输过程中不被篡改或泄露
- 服务间信任:建立服务间的信任链,使下游服务能够验证令牌的有效性
解决方案实现路径
1. 认证中间件配置
首先需要在每个LangServe服务中配置统一的认证中间件。这个中间件应当能够:
- 验证传入请求的认证令牌
- 提取必要的用户标识信息
- 将认证上下文注入到请求处理流程中
2. RemoteRunnable的认证处理
对于RemoteRunnable的实例化,可以通过以下方式传递认证信息:
from langserve.client import RemoteRunnable
# 实例化RemoteRunnable时添加认证头
agent = RemoteRunnable(
url="http://agent-service-url",
headers={"Authorization": f"Bearer {auth_token}"}
)
3. 上下文传递模式
更优雅的实现方式是建立认证上下文传递机制:
- 在工作流服务中提取原始请求的认证令牌
- 将令牌注入到RemoteRunnable的调用上下文中
- 下游服务验证令牌并建立相应的安全上下文
高级安全实践
对于生产环境,建议考虑以下增强措施:
- 令牌时效性:使用短期有效的JWT令牌,减少安全风险
- 服务间认证:除了用户认证外,实现服务间的双向TLS认证
- 令牌最小权限:为每个服务分配仅够其功能需要的最小权限令牌
- 审计日志:记录所有服务间的认证事件,便于安全审计
性能与安全权衡
在实现认证令牌传递时,需要注意以下性能考量:
- 令牌验证会增加一定的延迟,特别是使用远程认证服务时
- 可以考虑在服务本地缓存已验证的令牌结果
- 对于高频调用的服务间通信,可以使用长期有效的服务凭证
通过合理设计认证令牌传递机制,可以在保证系统安全性的同时,维持LangServe多智能体系统的高效运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 网页设计期末大作业资源包 - 一站式解决方案助力高效完成项目 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.88 K
暂无简介
Dart
671
155
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
260
322
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
310
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
653
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1