LangChain 1.0 核心升级包括： create_agent、标准化接口及精简包结构。智能体开发从“原型玩具”迈向“生产级框架”，create_agent 通过中间件和结构化输出提升开发上限

本篇深入解析LangChain 1.0的create_agent API，涵盖智能体三要素消息类型及四种流模式。通过天气助手实例演示智能体完整执行流程，帮助大家快速掌握新一代智能体开发标准。

本篇分享 LangChain 1.0 create_agent API 的高阶功能，涵盖 MCP 协议工具集成、结构化输出、记忆管理和中间件机制等。通过 MCP 接入、自定义中间件等实战案例构建智能体

本文介绍了基于LangChain1.0开发多模态RAG系统的核心架构，通过前后端分离架构，构建支持文本、图像、音频和PDF处理的四大功能模块。同时编写测试智能问答基础模块的开发工作，为后续扩展打下基础

本期分享通过集成全模态大模型的能力，成功构建了支持图片和音频分析的多模态 RAG 系统。这种端到端的解决方案大大简化了传统多模态处理的复杂性，展现了未来大模型技术的发展趋势。

本文分享了基于LangChain的PDF文档处理的全流程，涵盖PDF解析、文本分块、引用溯源等核心技术，并通过完整代码示例展示了如何实现具备文档引用功能的问答系统，为构建实用化多模态RAG应用提供指导

本篇分享笔者系统系统总结并验证了行之有效的Vibe Coding编程方法论，展示了如何利用 Trae Solo，高效构建多模态 RAG 系统的前端界面，完成了整个多模态RAG系统全栈应用的闭环。

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。