AI应用学习之路

本文主要介绍下LangGraph 的一些基础概念，包括定义、应用场景、核心概念和主要功能，让读者了解什么是LangGraph，以及它能做什么，在哪些场景用，使用哪些主要功能等。

本文主要介绍下我最近一个多月学习 AI 应用开发过程中的一些浅见，以及对 AI 浪潮的一些思考与前行。

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。

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。

本文主要介绍LangChain的简介、核心定位、核心组件、典型应用场景、常见基础API详解和推荐资料。

本文主要讲述提示词（prompt）相关的知识点：提示词的定义、本质特征、作用，如何从技巧到科学做提示词工程，分析其常见错误，以及编写优质提示词设计的技巧

本文主要介绍在开发 AI 应用过程中，需要了解的大模型、AI Agent、前端和后端技术框架、开发工具、IDE、开发流程、平台和工具链等相关知识点。

本文使用简洁易懂的话术来介绍下 AI 相关概念和专业术语，让大家对 AI 去魅。未来的 AI 应用一定是融入千家万户的“智能工具”，不会高高在上，就好像`电`、`钢铁`等一样普通。

本文是从一个前端视角出发，通过 DeepSeek 根据我的实际情况去生成一个学习路径规划，后续也会持续介绍我在 AI 应用开发方面的学习路线。