#LangChain Python
共 612 篇相关文章
·12 分钟
Ollama为何快速崛起？拆解本地大模型工具的成功逻辑
Ollama如何从小众开源项目成长为开发者默认选择？本文从产品设计、技术策略、生态建设三个维度，拆解Ollama在本地大语言模型工具领域快速崛起的核心逻辑，以及它对AI工具开发者的启示。
阅读全文 →
·17 分钟
AI智能体入门：感知、决策与行动的核心闭环详解
深入浅出讲解AI智能体（Agent）的工作原理：从传统程序到智能体的范式跃迁，拆解感知引擎、决策大脑、执行层三大核心能力，解析LLM、工具调用、记忆系统与RAG四大技术支柱，助你快速建立智能体开发认知框架。
阅读全文 →
·12 分钟
28个企业级AI Agent实战项目：零基础可落地的完整解析
收录28个完整可复现的企业级AI Agent实战项目，覆盖代码调试、金融分析、智能客服、多智能体协同等高频场景。源码完整、配置齐全，零基础一键部署，帮你跨越"学不会"的陷阱，真正将AI Agent能力落地到工作与副业中。
阅读全文 →
·11 分钟
AI Agent开发全解析：智能体赛道机遇与入门路径
深度解析AI Agent智能体开发的核心架构、真实门槛与学习路径。从ReAct、多智能体系统到LangChain框架实战，帮助开发者理性评估Agent赛道机遇，避开"零基础速成变现"的营销陷阱。
阅读全文 →
·8 分钟
AI应用开发学习路线：Agent、RAG到岗位实战全解析
想转型AI应用开发？本文系统梳理核心技术栈（Agent智能体、RAG知识库、提示词工程），提供从零基础到企业级落地的完整学习路径，助你高效掌握大模型工程师所需技能，实现职业突破。
阅读全文 →
·9 分钟
AI Agent实战八步法：从零基础到生产环境落地指南
Demo能跑通却在真实业务中频频翻车？本文整理AI Agent开发完整路径：选型判断、手写ReAct循环、工具Schema设计、RAG检索增强、评估集构建到生产降级策略，帮你系统掌握Agent开发核心方法论。
阅读全文 →
·8 分钟
LangChain三大模块深度解析：Agent架构思维完全指南
深度拆解LangChain三大模块：Chain流水线、LangGraph状态图与自主规划Agent。从RAG实现到ReAct模式，帮你建立AI应用开发的核心架构思维，彻底搞懂顶级工程师如何驾驭大模型。
阅读全文 →
·11 分钟
Spring AI Alibaba Graph实战：HR招聘全流程Agent设计与核心技术解析
基于Spring AI Alibaba Graph构建HR招聘全流程Workflow Agent，涵盖简历解析、岗位匹配评分、分级出题、人工介入断点续传、时间旅行状态回滚等20个核心技术点，助力Java开发者快速落地企业级AI Agent应用。
阅读全文 →
·14 分钟
Coze智能体入门：核心概念、平台定位与项目落地指南
系统讲解Coze（扣子）智能体搭建平台的核心定位、与Dify/n8n等工具的区别，以及Agent、工作流、多Agent模式的完整能力体系，帮助零基础开发者快速上手智能体开发。
阅读全文 →
·8 分钟
文件优于工具：用虚拟文件系统重构AI Agent架构
深度解析「Files over Tools」设计理念：为何给AI Agent一个虚拟文件系统与bash环境，比堆砌专用工具更高效？本文从工具膨胀困境、Unix哲学移植、安全沙箱到混合架构权衡，全面拆解这一反直觉的Agent设计范式。
阅读全文 →
·12 分钟
AI Agent落地生产前必做的五件事（附银行POC案例）
超过60%的AI Agent项目死在Demo到生产的路上。本文拆解Databricks技术负责人Sandy的五大支柱方法论：评估、可观测性、数据基础、编排与治理，并复盘零售银行8周POC从失败到上线的全过程，帮你避开最常见的落地陷阱。
阅读全文 →
·16 分钟
Databricks Agent Framework实战：ChatAgent封装与生产部署指南
深入讲解Databricks Agent Framework（Mosaic AI）核心用法：通过ChatAgent统一封装LangGraph/OpenAI智能体，结合MLflow记录评估、Unity Catalog版本管理，一键部署Model Serving Endpoint，构建生产级AI智能体系统。
阅读全文 →
·13 分钟
企业级AI Agent生产落地：从Demo到上线的五大支柱
Databricks技术专家拆解AI Agent从Demo走向生产的完整方法论，涵盖评估体系、可观测性追踪、数据基础、多Agent编排与AI治理五大支柱，附银行聊天机器人八周POC实战案例。
阅读全文 →
·13 分钟
Grok vs GPT vs Claude：三大顶级AI编程实测，谁才是真正的代码高手？
Grok 4.5、GPT-5.5、Claude 同题竞技，真实编程场景横向对比。从代码质量、UI设计到工程规范，深度解析三大顶级AI模型的编程实力差异，帮你找到最适合的AI编程助手。
阅读全文 →
·17 分钟
LangChain 1.3入门实战：大模型与Agent核心解析
深入解析LangChain 1.3框架核心概念，涵盖大模型三大特点、Agent架构、记忆管理与完整学习路径。掌握LangChain与LangGraph，快速构建AI应用开发能力。
阅读全文 →
·7 分钟
LangChain入门：Components、Chains、Agents三大核心组件详解
LangChain是连接大语言模型与外部数据源的开源框架。本文深入解析三大核心组件：Components统一模型接口、Chains编排处理流程、Agents执行外部交互，帮助开发者快速掌握企业级AI应用开发基础。
阅读全文 →
·5 分钟
Spring AI Alibaba：Java接入大模型的核心框架详解
Spring AI Alibaba是连接Java微服务与大模型的企业级开发框架，类比JDBC的桥梁角色，帮助Java工程师以最低迁移成本将智能问答、内容生成等AI能力无缝集成到现有分布式系统中。
阅读全文 →
·16 分钟
60行Python揭秘Claude Code Harness原理：AI编程工具性能差异的核心
同一模型在Claude Code得分77%，在Cursor飙升93%，唯一变量是Harness。本文用60行Python代码拆解AI编程工具的运行机制，揭秘工具调用、上下文管理与系统提示如何决定模型能力上限。
阅读全文 →
