大家好，我是双越老师。本文介绍前端人员开发一个 AI Agent 需要哪些核心技能，包括 LLM 提示词工程 langChain RAG 。对于前端转行 AI 工程师是一个很好的参考。

本作者推出全新系列《深入浅出LLM》专栏，分为基础篇、进阶篇、实战篇等，本文为基础篇具体章节如导图所示，分别从大模型模型概念、经典模型、创新点、微调、分布式训练、数据集、RAG、Agent及项目实站！

本文介绍了如何在LangChain框架中接入和使用内置工具、自定义函数工具的能力，并通过代码自动执行和天气助手两个案例进行实战总结，接入工具是LangChain框架的强大扩展，为构建复杂工作流奠定基础

本篇分享从LangChain&LangGraph的核心概念、核心特性、与其它框架的对比以及热门项目四个方面带大家详细了解了LangChain和LangGraph框架特性，为后期系列分享奠定理论基础。

本文主要介绍 LangChain 的实战开发，包括：开发准备阶段、Agent 开发实战、对话机器人实现、最佳实践与调试技巧、文本处理组件、插件开发（天气API工具）、性能优化策略和框架集成方案。