2025 年 5 月，在旧金山举行的 LangChain Interrupt 2025 大会上，800 多位来自全球的开发者和工程师齐聚一堂，共同探讨 AI 智能体（Agent）的最新进展。会上分享的案例来自 Cisco、Uber、LinkedIn、黑石、摩根大通等各行业团队，证明了一个事实：智能体不是未来的遥远幻想，而是正在发生的现在进行时。本次大会开幕演讲金句频出，LangChain 团队用工程师特有的幽默和洞察阐述了他们的使命与愿景——让智能体无处不在，并提出了“Agent 工程是 AI 新基础设施，不是黑魔法而是新学科”的鲜明观点。
LangChain 的使命：让人人都成为 100× Agent 工程师
LangChain 创始人在演讲一开始就点明了公司的使命：让构建智能体的能力普惠大众。要实现“智能体无处不在”，就需要让每个人都能成为 100 倍效率的 Agent 工程师。听起来是不是很疯狂？毕竟构建一个出色的 AI 智能体，往往需要横跨多个领域的技能：既要有软件工程的编码能力，又要懂提示词工程调教大模型上下文，还要具备产品思维把业务流程转化为 Agent 方案，更离不开机器学习知识去理解模型的概率分布和局限。要让一个人同时精通这“四项基本功”，几乎相当于让程序员去当产品经理＋魔法师＋统计学家，一不小心就成了“四不像”。
LangChain 给出的解决方案是通过工具链的完善来弥合技能鸿沟。他们借鉴软件工程、Prompt 工程、产品设计和机器学习这“四力融合”的最佳实践，将其提炼为一整套 Agent 工程方法论和工具生态，帮助开发者扬长避短，高效地构建智能体。这就好比给不同背景的人才配备了“钢铁侠战衣”：代码能力强的人可以用更简单的方式搞定提示词，业务出身的人也能通过可视化界面拖拽组件搭建 Agent。总之，在 LangChain 看来，智能体开发不该是一门玄学黑魔法，而应是一门人人可学、有章可循的新兴工程学科。
多模型协同：LLM 应用将由群星模型驱动
演讲的第二个观点是：未来的 LLM 应用不会只依赖单一大模型，而是由众多不同专长的模型协同完成。这就像组建一支 AI 模型的复仇者联盟，各显神通一起解决问题。过去一年，我们已经见识了开源模型的崛起与专用模型的涌现，例如擅长编程的代码模型、精通数学的推理模型等等。如果能把它们组合起来，各取所长，智能体的能力将远超单一模型的局限。
LangChain 恰恰扮演了这样的“模型指挥官”角色。作为一个开源框架，LangChain 提供了对数百种模型和工具的标准接口，目前每月下载量已超过 7000 万次，甚至一度超过了 OpenAI 官方 SDK。开发者基于 LangChain，可以轻松切换不同的大模型 API，或同时集成多个模型，让应用拥有“模型可选性”。在 Interrupt 大会上，LangChain 团队发布了一个重要组件——MCP 服务器（模型-上下文协议） ，用于标准化智能体连接各种外部数据源和服务。MCP 就像智能体的通信中枢，让多个模型、多种工具可以无缝配合，不再需要针对每个新服务写定制集成代码。这为多模型协作铺平了道路，标志着智能体正式进入“多模多能”时代。
上下文工程：掌控 LLM 的信息命脉
有了强大的模型组合，还需要解决另一个关键问题：如何将正确的上下文信息提供给大模型。俗话说“大模型巧妇难为无米之炊”，如果不给它提供相关的知识和上下文，再聪明的模型也巧妇难为。演讲强调，上下文工程（Context Engineering） 将成为智能体成败的决定因素之一。LangChain 推出的 LangGraph 框架正是为此而生。
LangGraph 可以看作大脑的“信息管道搭建器”。开发者通过 LangGraph 可以 完全掌控智能体的认知架构，明确每一步该调用什么工具、检索哪些数据、怎样在节点之间传递信息。与其让大模型漫无目的地自由发挥，不如用 LangGraph 把上下文“喂”给它，让每次 LLM 调用都有据可循。这种可控的流程编排使得智能体在复杂场景下也能表现得更可靠，而不像以前那样容易“跑偏”。
举个例子，LangGraph 支持有状态的循环执行，可以让智能体在多轮对话或长流程中记住之前的结果并不断完善。这有点类似我们写代码时搭建的 State Machine（状态机） ，智能体在每个节点执行特定任务（比如检索资料、调用计算工具），然后根据结果决定下一步动作。LangChain 将这种架构称为“可控的认知循环”。在大会现场，很多团队分享了他们用 LangGraph 改善上下文供给的经验，比如如何将企业自有知识库接入，让智能体随时调用最新的数据。可以预见， “上下文工程师”将成为 Agent 工程团队中新的显赫角色——他们的工作是确保大模型始终吃到营养丰富又恰到好处的上下文米饭。
团队构建：Agent 工程师崛起与多学科协作
“Agent 工程师”这个全新的职位称谓在 2025 年开始走红。在 Interrupt 2025 大会上，大家反复提到了这一概念：Agent 工程需要多学科融合，因此催生出一种跨界的工程师角色。正如前文提到的，要构建智能体应用，既要写代码又要调教提示，还得懂业务逻辑和模型原理。以往，这可能需要软件工程师、数据科学家、产品经理各司其职。而现在，企业开始组建跨职能的 Agent 工程团队，里面汇聚了数据工程、机器学习、业务分析等背景的人才，共同设计、构建和部署智能体。
这种团队构建思路在一些行业先锋那里已初见成效。Qubika 等公司分享了他们的实践：在金融和医疗等领域，小组里有人负责数据管道，有人专攻模型调优，有人了解业务流程，大家用 LangChain 生态作为共同语言协作开发。可以说，Agent 工程师更像是一个团队的头衔，而不是某个人能单打独斗完成的工作。当多个角色协同时，LangChain 提供的工具套件（后文详述）成了他们协作的纽带：开发者用编排框架，产品经理用可视化界面，数据科学家关注评估指标，每个人各尽所长又无缝衔接。在 Agent 工程团队中，没有谁是配角，每个人都是超级英雄。
当然，对于很多尚在观望的企业来说，培养 Agent 工程师团队可能听起来有点超前。然而正如会上所强调的那样：2025 年就是 “Agent 工程元年” ，越早组建团队投入实践，越可能在这一波范式转变中抢占先机。如果等到竞争对手的智能体已经成熟落地，再临时抱佛脚组队，恐怕就晚了。
AI 可观测性：让智能体“黑盒”变“玻璃盒”
构建智能体应用还有一个容易被忽视却至关重要的方面——可观测性（Observability） 。传统软件有完备的日志、指标、分布式追踪工具，但面对 AI 智能体，它们往往束手无策。原因很简单：LLM 驱动的应用内部充满了高维的非结构化信息（如长文本对话、隐含知识状态），其决策过程不像传统程序那样可预测。正因如此，LangChain 团队强调：AI 可观测性是一个全新的命题，需要专门为智能体设计监控和调试手段。
为此，LangChain 早在 2023 年就推出了 LangSmith 平台，而本次大会宣布了 LangSmith 的重磅升级：支持针对 Agent 的工具调用和决策轨迹的观测。简单来说，开发者现在可以方便地看到每个智能体在一次对话/任务中调用了哪些工具、走过哪些步骤、每步消耗多少 Token、耗时多久。这些数据就像给智能体装上了心电监护仪和摄像头，让我们能够实时“看见”AI 模型的心跳和动作。这对于排查问题、优化性能甚至合规审计都至关重要。例如，在金融领域部署智能体时，LangSmith 提供的详尽轨迹日志可以帮助团队审计每一步判断，满足监管要求。
工程师式的幽默也贯穿了这一话题。有嘉宾打趣道：调试没有观测工具的智能体，就像在黑暗中抓萤火虫，你不知道它飞到哪儿去了，只能瞎碰。而现在有了 LangSmith，相当于打开手电筒，智能体的一举一动都暴露无遗。当然，“偷窥”模型内部思考过程有时也会让人哭笑不得——现场有人分享，他们通过 LangSmith 发现自家智能体在循环调用同一个工具十几次，因为提示词没设计好，让模型陷入了死循环。幸亏及时监测到这一“自嗨”行为，避免了不必要的开销。由此可见，在智能体开发进入生产环境之前，建立完善的 AI 可观测性就像为无人驾驶装上仪表盘，是安全上路的前提。
普惠化的 Agent 构建：人人都能打造智能体
如果说前面的内容主要面向专业开发者，那么 LangChain 生态中还有一颗新星是为“小白”用户准备的——那就是 Open Agent Platform (OAP) ，一个开源的零代码智能体构建工具。它的出现传递了一个明确信号：构建 AI 智能体不再是程序员的专利，任何人都有机会参与其中。
Open Agent Platform 提供了一个友好的 Web 界面，用户只需通过图形界面选择大模型、设置提示词、挑选内置工具（比如搜索、计算器等）、连接自己的数据源，就能一步步“搭积木”般地组装出一个定制智能体。整个过程不需要写一行代码，大大降低了门槛。试想产品经理或业务分析师可以亲自设计和调试智能客服 Agent，而不用麻烦开发排期，是不是既高效又过瘾？
LangChain 团队把这个平台称为 “普惠智能体构建” 的一环。它的背后其实还是 LangGraph Platform 提供支持，只不过将强大的编排能力封装在了简单易用的界面中。这有点类似低代码/零代码风潮在 AI 时代的延续：以前不会编程的人通过拖拽组件也能做应用，现在不会 Python 一样可以做智能体。值得一提的是，Open Agent Platform 还是开源的，这意味着社区开发者可以为其贡献新的模块和模板，不断丰富其功能边界。
在大会上，LangChain 还宣布了LangGraph Studio v2等一系列开发利器的升级，以进一步降低开发门槛、提高效率。比如新版的 LangGraph Studio 支持直接导入 LangSmith 的观测数据进行调试，并提供常见 Agent 结构的预设模板，让新手也能基于最佳实践起步。这一切努力的目的只有一个：让每个人都能抓住 Agent 浪潮，从中受益，而不会被拒之门外。毕竟，AI 普惠的最终形态，就是让技术门槛降到足够低，激发出各行各业人们的创造力。
部署与平台化：让智能体跑起来、跑得久、跑得稳
当一个智能体开发完毕，要真正跑起来并服务大众，还需要跨越“最后一公里”——部署与运维。这其实是过去一年很多 AI 项目遇到的槽点：demo 做得惊艳，一上生产环境就水土不服，不是挂了就是慢得无法使用。LangChain 团队深知这一点，因此倾力打造了 LangGraph Platform 平台，并在此次大会上宣布其正式 GA（General Availability，全面可用）。
LangGraph Platform 可以理解为智能体的云端托管与管理平台。开发者只需一键部署，平台就会将你的 LangGraph 智能体打包成一个可扩展的云服务，提供 API 接口或者聊天助手接口。它支持云部署、本地部署甚至混合部署，灵活适配企业的安全合规需求。更棒的是，Platform 天生支持有状态长生命周期的 Agent。这意味着那些需要长时间运行、持续学习记忆的智能体有了稳定的“容身之所”，不会因为服务器无状态重启而遗失上下文。其内置的长时记忆存储、人类审阅干预等功能，则为可靠性和安全性加了双保险。
在现场，LangChain 将 LangGraph Platform 比喻成智能体的容器船，可以批量运载各种 Agent 横渡汪洋，从实验室驶向生产环境。而 LangSmith 则成为这艘船上的雷达和监控系统，实时守护其航行安全（因为 LangSmith 同样无缝集成到 Platform 上进行监控）。很多与会者对这个平台表现出浓厚兴趣：毕竟，对于企业来说，能够快速把一个经过验证的智能体方案部署给上万用户使用，并随时监控表现，无疑是推动 AI 落地的重要一步。
值得注意的是，LangGraph Platform 还推出了预构建智能体模块（Pre-Builts），将常见的 Agent 架构模式（如 Swarm 群体智能、多工具调用的 Supervisor 策略等）做成模板供开发者选用。可以说，LangChain 已经不满足于提供零件，而是开始提供整车方案。从开发框架到调试工具，从部署平台到可视化界面，LangChain 构建了一个完整的 AI Agent 工程“全家桶” 。这一点在大会上被反复强调：只有当开发-评估-部署闭环的每个环节都被打通，智能体革命才能真正发生。
下面这张示意图概括了 LangChain 打造的 Agent 工程工具宇宙，以及各组件在架构中的定位：
LangChain AI Agent 工具宇宙结构示意。底层是 LangChain 开源框架，提供核心组件和海量第三方集成；LangGraph 构建在其上，实现智能体的认知流程编排；LangGraph Platform 将 Agent 应用托管部署，并支撑上层的 Open Agent Platform 零代码构建界面；旁侧的 LangSmith 贯穿开发和运行全流程，提供 AI 可观测性与评估能力。
平台之争：开源生态 vs 巨头围墙
当 LangChain 忙着搭建开放的智能体工具宇宙时，AI 巨头们也在尝试不同的路径。演讲中特别提到，LangChain 的方法论与 OpenAI、Google 等平台型巨头形成了有趣的对比。
一方面，OpenAI 正在将 Agent 能力逐步内置到自家平台中。从 2023 年的 Functions API（函数调用接口）到 ChatGPT Plugins，再到后来推出的 GPT-4 代码解释器乃至所谓的“GPTs”自定义助手，OpenAI 走的是一种封装更高、对开发者透明度更低的路线。开发者可以方便地调用 OpenAI 提供的功能，但无法像 LangChain 那样深度定制内部流程。就好比 OpenAI 在打造一个高级自动驾驶汽车——你只能踩油门刹车，不能改装引擎。而 LangChain 提供的是一套造车工具箱，甚至把引擎拆开了给你看，你爱怎么改都行。
另一方面，Google 等公司也在云平台上推出各类生成式 AI 服务，比如 Vertex AI 的对话接口、工具调用功能以及一站式应用开发平台。但谷歌的路线更像是在其现有云服务上叠加 AI 模型能力，仍以围绕自家模型生态为主。例如 Bard 可以接入谷歌搜索和部分插件，但这些插件都经过官方挑选和集成。相比之下，LangChain 则主打一个“百花齐放”，任何模型、任何工具都欢迎接入。这种 Open Platform vs. Closed Platform 的差异，正如开源社区与商业巨头的经典之争：前者发展快、创新杂，后者集成好、体验稳。
演讲中引用的一个数据很能说明问题：LangChain 生态的使用频率在某些方面已经超过了官方闭源方案（比如前文提到的下载量超过 OpenAI SDK）。这表明大量开发者选择用开源框架来构建自己的智能体，而非完全依赖厂商提供的封闭工具。究其原因，无非是自由度和掌控感。在开源方案中，开发者就像手握方向盘的司机，可以随时调整路线；而封闭平台下，他们更像乘客，只能期待平台升级来满足需求。
当然，这并不是非黑即白的二元对立。许多团队实际上是组合拳：模型用 OpenAI 的，但周边 orchestration 用 LangChain；或者开发时用 LangChain 快速验证想法，产品化时再迁移到云厂商服务。无论如何，LangChain 通过构建这一完备的 Agent 工程体系，显然是想把主动权更多地交还给开发者社群。正如大会主题所揭示的：智能体的未来发展，不会被某一家垄断，因为开放生态正在为它注入源源不断的活力。
结语：2025，全面拥抱 Agent 工程
走出 Interrupt 2025 会场时，许多与会者都产生了同样的感慨： “智能体时代已经到来，我们从未像现在这样看好这个领域的未来。” 。如果说 2023 年是大模型元年，各种基础模型百花齐放；那么 2025 年无疑将成为 Agent 工程的元年。这意味着把大模型用起来、用出生产力和商业价值，才是接下来产业竞争的焦点。
正如 LangChain 开幕演讲反复强调的：Agents are not the future, they are the present continuous. 智能体并非未来式，而是现在进行时。那些看似超前的 Agent 应用，其实已经在金融、医疗、教育等领域扎根发芽。对于开发者和企业来说，现在就是投入 Agent 工程的最佳时机——错过这一班车，未来可能要付出数倍的追赶代价。
同时，我们也要怀着平常心看待这股热潮。Agent 工程不是黑魔法，不需要迷信炒作，而需要脚踏实地的探索和实践。它更像一门新兴的“基础设施”建设：既要有顶层架构设计的视野，也要有调参优化的耐心。幸运的是，包括 LangChain 在内的开源社区和工具生态，正在以空前的速度丰富我们的武器库。从模型、数据、提示词到评估、监控、部署，每一个环节都有前人的经验和现成的工具可供借鉴。
用工程师调侃的话来说：AI 智能体的火箭已经点火，接下来要做的不是再去质疑火箭能不能飞，而是赶紧学习如何当一名合格的火箭工程师。2025 年，Agent 工程的大幕已然拉开，机会属于每一个勇于尝试的行动者。让我们撸起袖子，加点 humor 和 imagination，在这个全新的舞台上大展身手吧！
参考文献：
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LangChain Blog – Recap of Interrupt 2025: The AI Agent Conference by LangChain
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LangChain Blog – Keynote Themes from Interrupt 2025 (Harrison’s Opening Keynote)
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LangChain Blog – Product Launches at Interrupt 2025
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Qubika Tech Blog – Key announcements from Interrupt LangChain 2025: Ushering in the era of AI Agents
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CSDN 技术博客 – LangChain学习笔记（简化的生命周期阶段总结）
