从 create_agent 到生产级 Agent：用 LangChain 构建可控、可观测、可扩展的智能体应用
LangChain 新版 Agent 将 create_agent 与 LangGraph 图运行时结合，把工具、状态、middleware、流式与人类介入统一进可控、可观测、可扩展的生产架构。
2026-03-15 · 30 min read
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Langchain Agent 应用开发
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官方推荐的 LangChain 1.x Agent 入口，它底层运行在 LangGraph 之上；同时具备动态模型选择、动态工具过滤、结构化输出、短期记忆、guardrails 和 middleware。
LangChain Models 深度梳理：从基础调用到可配置模型
Models 是 LangChain 的核心组件之一。官方文档将其定义为 Agent 的 reasoning engine：模型负责驱动决策过程，决定是否调用工具、如何理解工具结果，以及何时给出最终答案。模型能力的差异，也会直接影响 Agent 的基础可靠性与性能表现。
2026-03-17 · 30 min read
别再把 LangChain Messages 当“聊天记录”了：这是你 LLM 工程的上下文总线
做 LLM 应用时，很多人第一次接触 LangChain Messages，会把它理解成“聊天记录的一个封装”。这个理解不算错，但太浅了。
2026-03-18 · 30 min read
如何写好 LangChain Tools：不是会调函数就够了，而是怎么把工具真正接进工程系统
如果你要做一个可上线的 AI 助手，LangChain 的 Tools 到底应该怎么设计？
2026-03-19 · 30 min read