AI 离前端并不遥远。 大家好！今天我们来从前端视角介绍一下AI Agent。 在过去的一年里，我们见证了大型语言模型（LLM）的飞速发展。从 ChatGPT 到各种开源模型，它们强大的对话和

如果你对 AI 全栈开发、Tiptap 富文本编辑器定制或 DocFlow 项目的完整技术方案感兴趣，欢迎加我微信 yunmz777 进行私聊咨询，获取详细的技术分享和最佳实践。 2026 年的前端圈

本文不堆砌概念，只讲前因后果：从大模型底层逻辑，到 Context、RAG、Function Calling、MCP、Skills 的核心关联，拆解所有面试高频考点，让你告别 “名词解释”，吃透原理。

因为最近ai挺火的，所以学习了一下LangChain.js，这是我学习过程的笔记，内容和例子主要来自官方文档。

我们公司最近也开始搞 AI 落地了——下半年的技术规划里，AI 的接入和落地已经被正式列为重点方向。说真的，这股趋势谁也挡不住，现在不论是大厂小厂，几乎都在“卷 AI”。不搞点 AI 相关的项目

MCP 火了这么久，聊聊我在日常前端开发中真正用到的一些实用 MCP。 这些都是经过实践筛选、能直接提升开发效率的工具，希望能对大家有所启发。

本文主要介绍 `LangChain` 生态系统中不同层级的组件：LangChain、LangGraph 和 LangSmith，介绍其核心区别及定位。

代码地址: https://github.com/electroluxcode/react-langchain-starter/ 成品效果: 首先介绍一下langchain，这个库是一个整合了ai模型

看了很多知识库的文章，但是一直不了解知识库是如何使用NodeJS搭建的，索性就自己实践。项目使用NodeJS、Qdrant、React、OpenAI+阿里云百炼模型搭建一个自己的知识库。