为什么这个项目值得关注？ 如果你正在学习 LangChain、想理解 Agent 是怎么工作的，或者想动手做一个带长期记忆的 AI 助理 —— 这个项目就是为你准备的。 从零到一：两个递进式示例，从最简单的 Agent 到完整的全栈应用，循序渐进 真实可运行：不是 demo 玩具 ...

LangChain推出新产品Fleet，主打多Agent（智能体）车队的创建与协同。这件事的底层逻辑是：AI Agent正在从“单兵作战”走向“多兵种协同”。 但技术不是瓶颈，体验才是。Fleet最犀利的切入点在于其UX（用户体验）设计——“在用户工作的地方相遇”。它不强迫你 ...

为什么要用 Agent 框架？ 直接调 LLM API 就能完成简单任务——问答、翻译、摘要。但一旦涉及复杂流程，比如"先搜索资料再写报告，写完后自我检查，发现问题重新写"，就需要 Agent 模式：让模型自主决定调用什么工具、按什么顺序执行、什么时候停止。 Agent ...

支持将OpenAPI信息以人机协同方式进行对话式MCP Server生成。 在生成MCP Server的过程中，关键决策节点支持人工介入与确认，实现动态配置与实时交互。 提升了服务器的生成灵活性与系统可控性，让用户在自动化流程中保留充分的主动权。 解决了多个依赖包版本 ...

2023 年"Prompt Engineering"无处不在；到 2025 年中"Context Engineering"成为了主流；而 2026 年 4月反复提及的词是"Harness Engineering"。这三个术语描述的是同一问题在不同深度上的结构。搞清楚它们各自的边界，是眼下最有实用价值的认知框架。 三者不是竞争关系而是分层。

2024年，AI Agent成为科技圈新风口。AutoGPT、LangChain、Dify、OpenClaw等工具相继涌现，它们各有什么特点？ AutoGPT是最早出圈的Agent工具，开源后GitHub迅速收获10万+Star。它能自主规划多步骤任务，但容易陷入循环，稳定性不足，更适合技术探索而非生产环境。 LangChain是 ...

伴随模型能力持续跃迁，简单调用 LLM API、套一层提示词就能做产品的时代，已经走到尽头。 AI 应用正在从“单次生成”，迈向“持续执行”。下一代软件系统，不再只是把大模型接进工作流，而是围绕一层全新的 agent orchestration 架构展开：它负责让智能体自主 ...

Agent 搭建起来之后怎么让它真正变得越来越好？搭建完成后的优化就很少有人认真说过。 Agent Lightning 号称能把任何 AI Agent 变成"可优化的猛兽"，而且几乎不用改代码。那问题来了，市面上 Agent 框架满天飞这个凭什么就不一样呢？ training gap 做过 Agent 部署的人 ...

在先前的文章中，我们探讨了如何通过 Deep Agents CLI 模拟 Deep Agent 使用 Skills 的模式。如今，LangChain 已原生支持这一特性，极大地简化了开发流程。本文将带领大家深入体验这一功能，构建一个更智能的 SQL 助手。 构建复杂的 AI Agent 时，开发者往往陷入两难境地 ...

前面我们说过LangChain和LangGraph应该是开发者最推崇的Agent框架，也是在复杂场景下，最常见的AI Agent开发框架，他为开发者提供了从组件封装到流程编排的工具链。 并且随着LangChain 1.x与LangGraph 1.x的逐步完善，整个体系的生态分工与工程化实践也变得更清晰。

加州大学伯克利分校（UC Berkeley）刚刚发布了一份重磅论文：《Measuring Agents in Production》。 这份论文，基于来自全球的真实请求：306名从业者深度调研，20个企业级部署案例，覆盖 26 个行业。 这是AI Agent 领域，迄今最大规模的实证研究。 这份报告信息非常多 ...