5月30日，OceanBase社区联合LangChain中国社区在上海举办了一场meetup。LangChain&OceanBase社区大使"沧海九粟"正式发布了基于OceanBase和LangChain打造的智能体系统解决方案------AgentSeek。
一、AgentSeek 是什么？不是什么？
AgentSeek是智能体工程套件，而非新的框架。
首先明确一点：AgentSeek 不是一个新框架。目前市场上已有众多优秀框架，例如 LangChain 社区推出的 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents，能力非常全面，足以应对多数场景。OpenClaw、Hermes 等产品也从不同层面对标 LangChain 生态。
那么，AgentSeek 究竟是什么呢？它是一个 "智能体工程套件"，提供一系列工具和库，帮助开发者快速构建具备数据闭环能力的智能体飞轮。
"智能体工程"又是什么？接下来，我们将详细拆解其内涵。
二、什么是智能体工程？从概念到落地
build-test-ship-observe-refine-repeat------循环转得越快，Agent就越可靠。
"智能体工程"这一概念由 LangChain 在去年五月首届全球开发者大会上提出，虽然后来被 Andrej Karpathy 提出的"上下文工程"短暂掩盖，但在今年五月中旬的第二届大会上，LangChain 已将其落地为商业级产品和平台。
LangChain 作为行业领头羊（估值约 100 亿人民币，B 轮），为何要推动智能体工程？其核心理念类比软件工程：智能体开发不仅是做出功能，更涉及研发、测试、评估、上线、监控等完整工程化活动。
与传统软件开发不同，智能体的核心单元是模型，本身是一个"黑盒"。因此，工程化的重点不在于开发过程本身，而在于"上线即学习的起点"。LangChain 强调尽快让智能体上线，产生生产数据，形成数据闭环，进而优化智能体（如强化学习、提示词调试、记忆进化）。就像开车，最难的是起步，一旦轮子转动起来，后续就会顺畅很多。其理解是：先快速搭建循环，再结合其他操作，使智能体持续迭代向上。
因此，在 LangChain 官方博客和 CEO Harrison 的分享中，频繁强调"上线"和"持续学习进化"这两个关键词。
三、仅有"上线和持续学习"足够吗？
Shipping is how you learn，not what you do after learning。上线不是终点，是学习的起点。
去年这可能足够，但如今远远不够。
从Agent Engineering 到 Harness Engineering
虽然"智能体工程"大家可能不熟悉，但 "Harness"（驾驭工程） 已成为热点。这个词最早由 LangChain 在去年 Q3/Q4 提出，用于解释为何在已有 LangGraph 的情况下还要推出 Deep Agents------即一个帮助开发者基于 LangGraph 和 LangChain 快速开发深度智能体的套件。
后来这个概念被泛化，LangChain 团队不得不在今年重新澄清：Agent = Model + Harness。即模型之外的所有组件都可称为 Harness。返璞归真后，构建智能体就是模型、Harness 和一个循环。
随着认知边界扩展，Harness 需要考虑的要素越来越多：从最初实现工具调用和循环，到现在需要管理上下文、记忆、安全性等。这就是当前 Harness Engineering 众说纷纭的原因。
Harness 需要考量哪些维度？
LangChain 近期文章细分为 16 个小类，我们可归纳为四大类：
- 文件系统：目前最流行的承载方式之一（尽管数据库是更通用的方案）。
- 记忆与持续化学习：管理用户记忆和个性化数据，目前很多厂商专注于此。
- 上下文工程：记忆是上下文的一部分。上下文还包括用户指令、工具执行结果、RAG 召回结果等所有给模型使用的信息。需要对整个上下文进行策略性处理。
- 长任务运行：深度智能体（Deep Agent）常涉及执行时间不确定的长任务（如复杂代码分析），这需要更复杂的上下文状态管理。
这些都需要在 Harness 中妥善考量，以支撑智能体工程飞轮运转。
LangChain 用一年时间，将智能体工程从概念落实为平台，并在今年 5 月 13 日的第二届开发者大会上正式发布。这是 LangChain 生态中首个从开始就闭源且商业化的产品------LangSmith 平台。
该平台发布了九大核心产品，分为三类：
- 加速开发生命周期（LangSmith Engine）：上传代码后，平台可 7x24 小时静默自动修改、测试、提交、部署，形成自我迭代闭环。
- 加强基础设施监管：提供托管的深度智能体运行时和 Sandbox 环境。
- 增强可观测性与治理：包括大模型网关（适配国内需求）、Context Hub（统一管理提示词、上下文、AGENTS.md 等），实现全功能、全生命周期的智能体工程一站式管理。
最令人震撼的是，LangChain "悄无声息"地开发了自己的数据库。这强烈印证了与 OceanBase 这类数据库厂商合作的价值。作为顶级 Agent 公司，此举表明竞争焦点已不再是概念或框架，而是两点：
- 智能体研发商业化必须是工程化的完整闭环，关键在于迭代速度。
- 闭环的核心是数据闭环，要求能管好、用好数据。
四、开源生态的补位与 AgentSeek 的使命
生产级的智能体，先要上得了生产------"shipping is how you learn"最朴素的中文版。
看到 LangChain 优秀的商业化平台，作为其早期关注者和布道师，我既高兴又感到挑战，因为其服务主要面向欧美市场。从开源视角，我们看到许多待解决的问题。智能体工程的构建、上线、上下文管理、数据底座等环节，在开源层面仍有欠缺，特别是在服务化部署方面存在痛点。
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因此，我们提出："我们想做生产智能体，首先要帮助大家上生产。" 这呼应了 LangChain 的 "Shipping is how you learn"。我们与 OceanBase 开源社区合作，尝试通过开源项目进行补位，聚焦智能体工程和 Harness 的关键环节，帮助开发者快速上生产。目前项目虽早期，但希望借此探索答案。
AgentSeek 架构解析
作为智能体工程套件，AgentSeek 旨在补全以下五层架构（并非全自研，而是融合开源生态）：
- 数据底座：与 OceanBase 合作，提供从端侧（seekdb）到云端的支持，兼容 MySQL 协议，方便国内用户。
- 上下文语义层：统一管理记忆、RAG 内容、工具调用结果等，具备自进化、可检索、证据链溯源能力。
- 运行时层：核心层，将本地应用转化为服务，支持 Docker、K8S 等部署方式，初步集成 Agent Protocol、MCP、A2A 等协议，旨在服务化 LangChain 生态应用。
- 网关层：对接钉钉、飞书、Slack、Discord 等 IM 工具，作为智能体入口。同时支持通过 AG-UI 等协议快速构建功能全面的智能体前端界面（支持 Human-in-the-loop、流式输出等）。
- 应用层：基于运行时层和标准协议，构建具体智能体应用。
AgentSeek 的核心支柱
如下图所示，我们以客服 Agent 为例，更好地理解 AgentSeek 帮你做了什么。
支撑上述过程的核心技术层是以下三部分。
- AgentSeek API：提供兼容 Agent Protocol 的轻量级 Server 参考实现，支持 MCP、流式输出、A2A 等，方便 LangChain 用户部署生产环境。
- SeekContext：在记忆之上统一管理智能体上下文，支持内容分层、溯源、自进化（包括内敛和发散 Dream 系统），可集成 PowerMemory 等外部组件。
- OceanBase seekdb：轻量化的AI原生数据库，支持状态存储和简单记忆管理。可从端侧（seekdb）到云端（OceanBase）丝滑过渡、并兼容 MySQL 的生态能力，解决了 LangChain 生态对 PostgreSQL 的强依赖问题。
这些工作都与 LangChain 生态原生集成，具备开箱即用的可观测性能力。
五、总结与展望
LangSmith 是 LangChain 给企业的飞轮，AgentSeek是给社区开发者的飞轮，希望能帮你少走一段路，剩下的路，咱们一起走
LangChain 通过 LangSmith 平台为行业树立了标杆，展示了企业级智能体研发的完整路径。在开源领域，我们希望通过与 OceanBase 等社区合作，提供 AgentSeek 这样的开发套件，帮助大家在数据闭环层面更好地构建智能体飞轮，先让轮子转起来，快速上生产，再逐步迭代完善。
AgentSeek 目前聚焦于几个核心支柱，未来计划接入更多开源 Sandbox、Gateway，并提供开源可观测性方案，期望能真正帮助 LangChain 开发者及广大智能体开发者，将想法转化为可商业落地的产品。
所有提及项目均已开源，欢迎试用、贡献 PR/Issue！ 同时也请大家持续关注 LangChain 生态，它仍是快速学习并将智能体系统产品化的最优路径之一。
- AgentSeek：https://github.com/ob-labs/agentseek
- AgentSeek-api：https://github.com/ob-labs/agentseek-api
- ContextSeek：https://github.com/ob-labs/contextseek
- langchain-oceanbase：https://github.com/oceanbase/langchain-oceanbase
- OceanBase seekdb：https://github.com/oceanbase/seekdb