#LangChain
共 79 篇相关文章
教程攻略2025年大模型转型路线图:基础→框架→实战三阶段规划
系统梳理2025年AI大模型应用开发转型路线,涵盖Python基础、Transformer架构、LangChain与LlamaIndex框架、RAG检索增强生成、Agent开发、模型微调三大核心技能,附实战项目建议,助你2-3个月完成转型。
教程攻略TypeScript实现LangGraph:从零拆解AI Agent框架核心原理
深入解析如何用TypeScript从零实现LangGraph核心设计思想,涵盖状态图驱动、节点化编排、ReAct模式等AI Agent开发范式,帮助前端工程师掌握智能体框架的底层原理与实战技巧。
教程攻略企业级Deep Research Agent落地指南:架构设计与核心痛点解决方案
深度解析企业级Deep Research Agent的完整落地流程,涵盖工具失控、上下文污染、成本控制等十大开发痛点及解决方案,详解基于LangChain框架的智能研究系统架构设计与定制化实践。
教程攻略LangChain多模态实战:用ChatPromptTemplate实现图片识别
详解LangChain框架中ChatPromptTemplate的多模态用法,支持URL、Base64、本地路径三种图片输入方式,附实战代码演示与PySide6桌面应用集成方案,快速上手多模态AI开发。
深度解读MCP协议详解:取代Function Calling的智能体通信新标准
深入解析MCP(Model Context Protocol)协议的核心概念、三种通信机制(Stdio/SSE/Streamable HTTP)及生态现状。了解MCP如何取代Function Calling,实现智能体与工具的标准化远程调用,打破企业数据孤岛。
教程攻略AI Agent学习路线图:LangChain到企业级落地的完整指南
深度解析GitHub热门开源项目ai-agents-from-zero,涵盖LangChain、LangGraph、RAG、MCP等主流技术栈,提供从零基础到企业级AI Agent开发的系统化学习路径、实战项目与面试题库。
产品体验Aix-DB开源框架:自然语言查询数据库的多智能体实战方案
深度解析Aix-DB开源项目,基于LangChain/LangGraph和MCP协议构建多智能体协作架构,实现自然语言到SQL查询、数据分析与可视化的端到端转换,附核心技术架构与应用场景分析。
教程攻略测试工程师用5大工具搭建18个AI Agent实战指南
详解测试工程师如何用Coze、LangChain、Dify、Cursor、Skills五大工具搭建18个AI Agent,覆盖需求分析、用例生成、脚本编写、回归测试全流程,零基础也能上手,日均节省2小时以上。
产品体验2026年AI Agent框架怎么选?四大主流方案优缺点对比
深度对比2026年四大主流AI Agent框架:扣子Coze、AutoGen、CrewAI、LangChain和AutoGen Studio的优缺点,从编程门槛、私有化部署、商业化能力等维度帮你找到最适合的智能体开发方案。
产品体验2025年AI Agent框架选型:Coze/AutoGPT/LangChain/AutoGen优缺点对比
2025年四大主流AI Agent框架深度对比:扣子Coze适合入门体验,AutoGPT/LangChain/MetaGPT适合程序员,微软AutoGen适合企业私有化部署。从技术门槛、部署方式、适用场景三个维度帮你快速选定最合适的智能体开发框架。
深度解读Agentic RAG完整指南:原理解析与代码实现
深入解析Agentic RAG与传统RAG的核心区别,详解工具调用、多步迭代、Query改写等关键机制,附LangChain和LangGraph代码实现,帮助开发者构建具备自主决策能力的智能检索增强生成系统。
教程攻略Agentic RAG实战教程:用LangGraph实现智能检索增强生成
深入讲解Agentic RAG的原理与代码实现,对比传统RAG的局限性,通过LangChain和LangGraph演示如何将检索能力工具化,让大模型具备自主决策、多轮迭代检索的智能体能力。
教程攻略Agentic RAG实战:原理剖析与LangChain代码实现指南
深入对比传统RAG与Agentic RAG的架构差异,解析Agentic RAG的规划、工具调用、多步迭代三大核心能力,并基于LangChain和LangGraph提供完整的ReAct Agent代码实现,附ChatBoss开源项目实战案例。
科技前沿DeepAgents:LangChain基于LangGraph打造的深度智能体开发框架
DeepAgents是LangChain团队基于LangGraph发布的开源智能体开发框架,支持多步推理、状态管理和多Agent协作。本文深入解析其技术架构、核心特性与适用场景,帮助开发者快速上手生产级AI Agent开发。
深度解读LangGraph深度解析:构建弹性AI Agent的开源框架
深入解析LangGraph开源框架的核心架构、状态图设计、多Agent协作机制及部署方案。了解这个GitHub 31K+ Star项目如何帮助开发者构建可靠、可控的AI Agent系统。
教程攻略Flowise教程:拖拽式构建AI Agent的开源可视化编排工具
深入解析Flowise开源项目,一款基于LangChain的可视化AI Agent构建工具。支持拖拽式编排LLM应用、RAG知识库问答、多工具Agent开发,GitHub超5.2万Star,零代码快速搭建智能应用。
教程攻略LangGraph智能Agent开发实战:从入门到项目架构全解析
深入解析基于LangGraph框架的智能Agent项目实践,涵盖LangGraph核心概念、项目架构设计、状态管理策略及Agent开发实践建议,帮助Python开发者快速上手AI智能体开发。
产品体验AgentChat开源项目:集成MCP、RAG与LangChain的AI智能体平台
深度解析AgentChat开源智能体平台,了解其如何集成MCP协议、RAG检索增强生成、LangChain框架与Function Call等核心技术,实现多Agent协作、知识检索与自定义工作流,附架构设计与应用场景分析。
