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第一章：认识 LangChain ------ 从零开始了解这是什么
1.1 LangChain 是什么
1.2 LangChain 的核心设计哲学
1.3 LangChain 的整体架构概览
第二章：环境搭建与第一个 Agent
2.1 安装与环境配置
2.2 快速上手：第一个 Agent
2.3 支持的模型提供商总览
第三章：模型（Models）------ Agent 的大脑
3.1 模型的基本概念
3.2 初始化与使用模型
3.3 在 Agent 中使用模型
第四章：消息（Messages）------ 与模型对话的语言
4.1 消息的基本概念
4.2 消息的类型详解
4.3 消息的三种传入格式
4.4 多模态消息
第五章：工具（Tools）------ 让 Agent 拥有行动能力
5.1 工具的基本概念
5.2 创建工具
5.3 工具的高级用法
5.4 将工具注册到 Agent
第六章：短期记忆（Short-term Memory）------ 让 Agent 记住对话
6.1 记忆的基本概念
6.2 使用 MemorySaver 实现短期记忆
6.3 上下文长度管理策略
第七章：流式输出（Streaming）------ 让响应更流畅
7.1 流式输出的意义
7.2 三种流式模式详解
7.3 事件流（Event Streaming）
7.4 流式输出的实践注意事项
第八章：结构化输出（Structured Output）------ 让 Agent 返回规范数据
8.1 结构化输出的概念与价值
8.2 使用 Zod Schema 定义输出格式
8.3 其他 Schema 格式支持
8.4 结构化输出的错误处理
第九章：中间件（Middleware）------ 精细控制 Agent 行为
9.1 中间件的概念与作用
9.2 使用内置中间件
9.3 自定义中间件
9.4 在 LangGraph 工作流中使用中间件
第十章：护栏（Guardrails）------ 构建安全可靠的 Agent
10.1 护栏的概念与必要性
10.2 确定性护栏
10.3 基于模型的护栏
10.4 业务合规护栏
第十一章：运行时（Runtime）------ 管理 Agent 的运行上下文
11.1 Runtime 的概念
11.2 定义与传递 Context
11.3 在工具和中间件中访问 Runtime
第十二章：上下文工程（Context Engineering）------ 构建可靠 Agent 的核心
12.1 上下文工程的核心理念
12.2 三类上下文的管理
12.3 数据来源与访问方式
12.4 提升 Agent 可靠性的实践技巧
第十三章：MCP（Model Context Protocol）------ 标准化工具接入协议
13.1 MCP 协议简介
13.2 在 LangChain 中使用 MCP
13.3 创建自定义 MCP 服务器
13.4 MCP 的应用场景
第十四章：人工介入（Human-in-the-loop）------ 让人类参与 Agent 决策
14.1 人工介入的概念与必要性
14.2 使用 Human-in-the-loop 中间件
14.3 在 LangGraph 工作流中实现人工介入
14.4 人工介入的实践场景
第十五章：多 Agent 系统（Multi-agent）------ 让多个 Agent 协同工作
15.1 多 Agent 系统的概念
15.2 子 Agent（Subagents）
15.3 Agent 切换（Handoffs）
15.4 技能（Skills）
15.5 路由器（Router）
15.6 自定义工作流（Custom Workflow）
第十六章：检索增强生成（Retrieval）------ 让 Agent 访问外部知识
16.1 RAG 的基本概念
16.2 向量存储与嵌入
16.3 在 Agent 中实现检索工具
16.4 RAG 的高级模式
第十七章：长期记忆（Long-term Memory）------ 跨对话的持久化记忆
17.1 长期记忆的概念
17.2 BaseStore 接口
17.3 在 Agent 中使用长期记忆
17.4 长期记忆的管理策略
第十八章：综合实战项目
18.1 实战项目一：智能客服 Agent
18.2 实战项目二：多 Agent 任务助手
18.3 实战项目三：带记忆的个人助理
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