陈暖秋

这是苍何的第 470 篇原创！ 大家好，我是苍何。 其实想写这篇文章想写很久了，Claude Skills 现在也已经🔥的一塌糊涂了， 我也看了很多大佬的文章，收藏了一堆的教程，比如一泽的教程，就让我

✨ 本文代码均为可直接运行的完整代码，基于LangChain最新版API编写，无过时语法，放心食用～ ✅ 一、安装项目依赖包 ✅ 二、初始化三大核心组件（核心配置） 构建RAG Agent的核心三要素

【Python高级编程】继承与多态 【Python高级编程】继承与多态 【Python高级编程】继承与多态

目录 第一部分：基础入门 第二部分：核心概念详解 第三部分：提示工程 第四部分：记忆管理 第五部分：Runnable与链 第六部分：工具与函数调用 第七部分：代理Agent 第八部分：RAG检索增强

在基于大模型的AI应用设计上，存在着两种不同的模式：智能体(Agents)和工作流(WorkFlows)。业界把智能体和工作流以及它们的混合体统称为Agentic AI。设计Agentic AI系统的

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

这篇博客提供了对 AutoGen 的基础介绍和入门教程，包括核心概念、特点，以及一个使用 AssistantAgent 和 RoundRobinGroupChat 的简单示例。希望能够帮助你快速上手。

记忆系统对于智能体至关重要。它能够记录过往的互动信息、推断用户的偏好，维持连贯的交互语境。LangChain框架提供了开箱即用的记忆组件，同时开发者可根据有业务场景设定记忆管理策略。

本期与各位看官分享如何基于LangChain1.0开发Agent，了解LangChain1.0基本Agent的开发，并详细了解create_agent接口。