LangChain是一个基于大语言模型用于构建端到端语言模型应用的框架，它提供了一系列工具、套件和接口，让开发者使用语言模型来实现各种复杂的任务，如文本到图像的生成、文档问答、聊天机器人等。

你是否遇到过这些问题？ - 用 LangChain 的 `pipe()` 写复杂流程时，代码变得一团乱麻？ - 想让 AI Agent 自动循环调用工具，却不知道怎么实现？ - 需要根据条件走不同分

从《learn-claude-code》受到启发，于是参考源代码写了这篇文章：如何实现从0开始构建Agent？

我们小时候都玩过乐高积木。通过堆砌各种颜色和形状的积木，我们可以构建出城堡、飞机、甚至整个城市。现在，想象一下如果有一个数字世界的乐高，我们可以用这样的“积木”来构建智能程序，这些程序能够阅读、理解和

文章梳理 Agent 六阶段，从 ReAct、Autonomous Loops、Multi-Agent，到 LangGraph 状态机、Deep Agents 的 Computer Use，再到未来畅

这一举措，不仅是一家创业公司的大胆尝试，更像是 AI 时代技术职场变革的一声号角，引发了无数工程师的思考：我们熟悉的技术分工逻辑，真的要被颠覆了吗？

一位AI从业者在网上分享了自己的学习过程，仅用14天就学完了LLM所需要的核心知识，学习笔记在GitHub上斩获了675+星星，并且还在持续上涨。

因为项目的需要，之前研究了一段时间的RAG，于是本文总结 8 种 RAG 架构，对每种架构进行简要介绍，并用 langchain 实现其参考代码。

本人java开发，因此本文最适合从java转型到大数据。 大数据本质也是数据，但是又有了新的特征，包括数据来源广、数据格式多样化（结构化数据、非结构化数据、Excel文件、文本文件等）、数据量大（最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别）、数据增长速度快等。 1.数据来源广，该如…