https://www.zhuzhugst.com/ 2026-06-10T06:53:16+00:00 https://www.zhuzhugst.com/ https://www.zhuzhugst.com/lib/exe/fetch.php?media=logo.png text/html 2026-04-03T06:26:55+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=langchain%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:%E9%AB%98%E7%BA%A7%E7%BC%96%E6%8E%92_langgraph&rev=1775197615&do=diff 第十二章：高级编排 - LangGraph 当你的系统开始出现循环、分支、暂停等待、人工审批、失败恢复、多 Agent 协作时，传统的“线性链”就会越来越吃力。LangGraph 的意义就在于：把 LLM 应用从一次次调用，提升为可状态化、可恢复、可审计的工作流系统。 text/html 2026-04-03T07:38:49+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=langchain%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E8%83%BD%E5%8A%9B%E8%AF%A6%E8%A7%A3_streaming%E4%B8%8Emiddleware&rev=1775201929&do=diff 第十一章：工程能力详解 - Streaming 与 Middleware 当 LLM 应用进入真实生产环境后，用户最先感知到的往往不是“模型强不强”，而是“响应快不快、过程可不可见、系统稳不稳定”。Streaming 和 Middleware 正是生产体验的关键：前者解决实时反馈，后者解决运行时治理。 text/html 2026-04-03T09:43:53+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=langchain%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:%E6%A0%B8%E5%BF%83%E8%83%BD%E5%8A%9B%E8%AF%A6%E8%A7%A3_memory&rev=1775209433&do=diff 第十章：核心能力详解 - Memory “记忆”是很多 LLM 应用最容易被误用的能力之一。很多初学者会把 Memory 理解成“把历史聊天全塞进去”，但工程上真正的问题不是“有没有保存记录”，而是： text/html 2026-04-03T07:34:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=langchain%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:%E6%A0%B8%E5%BF%83%E8%83%BD%E5%8A%9B%E8%AF%A6%E8%A7%A3_retrieval%E4%B8%8Erag&rev=1775201653&do=diff 第九章：核心能力详解 - Retrieval 与 RAG 如果说 Agent 解决的是“模型如何行动”，那么 Retrieval 与 RAG 解决的则是“模型如何基于外部知识可靠回答”。在企业场景中，大部分高价值应用都离不开 RAG，因为企业最重要的信息通常不在模型训练语料里，而在内部制度、合同、产品资料、项目文档、知识库、工单记录和业务数据库中。 text/html 2026-04-03T06:36:35+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=langchain%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:%E7%94%9F%E4%BA%A7%E5%AE%9E%E8%B7%B5_%E6%B5%8B%E8%AF%95%E8%AF%84%E4%BC%B0%E9%83%A8%E7%BD%B2&rev=1775198195&do=diff 第十五章：生产实践 - 测试、评估与部署 一个 LangChain 项目能否长期稳定运行，决定因素往往不在 Demo 阶段，而在生产化阶段。很多系统原型很好看，一上线就暴露问题：结果不稳定、成本失控、日志缺失、无法回归、没人敢放权给业务使用。因此，真正的收官能力是： text/html 2026-04-03T06:34:05+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=langchain%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%AE%9E%E6%88%98_%E5%A4%9A%E5%B7%A5%E5%85%B7agent%E5%8A%A9%E6%89%8B&rev=1775198045&do=diff 第十四章：项目实战 - 多工具 Agent 助手 如果第十三章的知识库问答系统侧重“基于资料回答”，那么本章的多工具 Agent 助手则侧重“围绕目标行动”。典型场景包括：查订单、查库存、查日程、写邮件草稿、汇总日报、触发审批等。 text/html 2026-04-03T06:29:37+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) https://www.zhuzhugst.com/doku.php?id=langchain%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%BC%80%E5%8F%91:%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E5%AE%9E%E6%88%98_%E4%BC%81%E4%B8%9A%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%BA%93%E9%97%AE%E7%AD%94%E7%B3%BB%E7%BB%9F&rev=1775197777&do=diff 第十三章：项目实战 - 企业知识库问答系统 前面的章节已经讲清楚了模型、提示词、消息、检索、结构化输出和状态管理。从本章开始，我们把这些能力真正拼起来，做一个最具代表性的落地项目：