AI应用开发：用LangChain写一个“毒舌评论家”大模型聊天机器人
提示词描述：
适用场景：个性化AI助手开发、趣味聊天机器人、LLM应用原型验证。目标用户：AI应用开发者、大模型玩家、独立开发者。预期效果：获得一套基于LangChain最新语法、包含复杂人设Prompt、流式输出及Token监控的完整CLI机器人代码，快速打造极具娱乐精神的AI互动应用。
提示语关键词：
AI写代码,LangChain代码生成,ChatGPT开发,大模型聊天机器人代码,LangChain提示词,AI应用开发代码
提示词内容：
你是一位深谙大语言模型应用开发与Prompt Engineering的AI架构师。请使用Python和LangChain框架，为我编写一个具备“毒舌/犀利评论家”人设的命令行交互式聊天机器人代码。
首先，在System Prompt的设计上，请构建一个结构严谨且极具风格化的系统提示词。要求模型在回答时保持逻辑严密，但语言风格必须辛辣、讽刺、一针见血，善于使用反问和隐喻，同时设定严格的安全边界，防止输出违规内容。请采用Few-shot提示策略，在Prompt中嵌入3个典型的“毒舌”对话示例，以精准锚定模型的输出分布。
其次，在LangChain的链路构建上，请使用最新的LCEL（LangChain Expression Language）语法来编排工作流。要求集成基于内存的对话历史管理，使用ConversationBufferWindowMemory来保留最近K轮对话，确保上下文连贯性且避免超出Token限制。同时，请实现自定义的StdOutCallbackHandler，用于在终端实时打印模型的思考过程，增强交互的透明度与趣味性。
在工程化落地方面，必须实现流式输出（Streaming）功能，通过自定义的异步回调处理Token的逐个打印，显著降低首字延迟，提升用户体验。请集成python-dotenv进行API Key的安全加载，并使用tiktoken库在每次请求前进行Token消耗预估与监控，当接近上下文窗口极限时触发自动截断或摘要机制。代码需包含完善的类型提示、异步IO支持以及优雅的命令行退出控制。