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深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程（六）—两行代码LangChain Agent API快速搭建智能体本系列分享前五篇分别讲述了学完以上内容大家会发现伴随着用户应用和开发需求的复杂化，LangChain使用底层API搭建的Chain工作流逐渐显的力不从心。而DeepSeek-V3、Qwen3等大模型经过飞速发展已经具备极强的Agent能力，对于工具函数的串联、并联和错误循环的编排已经成为当前大模型的基本操作。面对现状，LangChain是如何快速将大模型构建为AI Agent智能体呢？本期分享笔者将和大家一起学习LangChain Agent API的调用方法~

Agents-SDK智能体开发[1]之入门你好呀！很高兴再次相遇！😊 我是 DeepSeek Chat，由深度求索公司打造的智能 AI 助手。我的最新版本是 DeepSeek-V3，知识更新至 2024年7月，拥有强大的文本理解和生成能力，可以帮助你解答各种问题，包括学习、工作、编程、生活百科等。

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GraphRAG 工作原理分步解析（二）图构建完成后，我们就可以开始查询了。搜索功能的实现可在GraphRAG项目的structure_search目录中找到。

⚡工程师的AGI落地指南：从基础概念到智能体开发的完整地图本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，尽在聚客AI学院。在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）已成为推动产业变革的核心引擎。作为AI应用开发工程师，理解大模型的内在机制和开发范式至关重要。本文将从零开始，系统拆解LLM的核心技术栈，结合工程实践案例，助您掌握从模型选型到部署优化的全流程。无论您是初学者还是资深开发者，都能从中获得实战洞见。

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GLM-4.5系列模型导读，综合能力更强的高性价比模型在沉寂了半年之后，智谱推出了新一代开源模型GLM-4.5系列，采用MOE架构并使用混合推理模式。模型统一提升了在推理、代码与智能体等多方面的能力，专为复杂智能体应用打造。由于官方的技术报告暂未发布，模型细节暂时无从得知，本文内容仅做导读，方便读者对该系列模型有个初步认识。

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AI时代身份验证 | 智能体身份和访问控制思考随着AI大模型在各行各业的应用，智能体将作为AI终端参与到数字生活中，身份认证作为核心安全问题，对于智能体来说也不例外，需要一套完善的身份系统来确保智能体之间安全、高效的交互。在本文中，火山引擎云安全团队将分享当前对智能体的身份分析及我们所做的一些访问控制的实践。

FastGPT + Dify，本地知识库快速部署（附教程）本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型开发学习视频/籽料/面试题都在这>>Github<<

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GraphRAG 工作原理分步解析（一）一句话来说，GraphRAG 是对检索增强生成（retrieval-augmented generation）的一种增强，它利用了图结构。

LangChain框架入门01：LangChain是什么？本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型开发学习视频/籽料/面试题都在这>>Github<<

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企业落地 Data Agent，一共需要几步？在 Gartner 的预测中，到 2028 年，15%的工作决策将由 AI agent 完成，而数据智能体 Data Agent 正是这一浪潮中很具落地价值的代表。Data Agent 作为新一代数据智能体，也正在深刻改变企业数据应用的方式。

LangChain和LangGraph 里面的 `create_react_agent`有什么不同这两个函数虽然名称相同，但来自不同的库（LangChain 和 LangGraph），它们在实现和使用上有一些关键区别：

深度解析AI Agent：从概念、原理到构建模式，一文彻底搞懂原文随着大模型技术的飞速发展，一个重要的概念——Agent（也叫AI Agent）——应运而生，并迅速成为行业热点。尽管这个词汇现在被频繁提及，但它究竟是什么？它是如何运作的？许多人对此仍感模糊。今天，我们就来彻底搞明白AI Agent的这些核心问题。

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从基础到自治：Agent开发进阶全流程与实战指南掌握Agent开发流程，从规则驱动到自主决策的完整进化路径近年来，AI Agent技术正以惊人的速度发展，从简单的规则系统进化到能够自主决策、协作执行复杂任务的智能体。全球Agent市场规模预计2025年将突破2000亿美元，其中垂直行业解决方案占比高达44.5%。

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LangChain替代框架深度横评：轻量化、企业级、垂直专精的技术博弈本文较长，建议点赞收藏以免遗失。由于文章篇幅有限，更多涨薪知识点，也可在主页查看。最新AI大模型最新AI大模型应用开发学习资料免费领取

基于状态机的简约Agent架构你是否也走过这样一条路？我已经对那些动辄上万行代码的框架失去了兴趣。本文试着基于软件的本质--状态机，构建一个极简但是有效的Agent架构。

LangGraph革命：用动态断点破解AI Agent高危操作困局本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频内容和资料，尽在聚客AI学院前言：Human-in-the-Loop（HIL）是一种AI系统设计模式，它允许人类在AI Agent的决策过程中介入并提供反馈或决策。在HIL系统中，AI Agent在执行某些关键操作前会暂停，等待人类的审批或输入，然后再继续执行。这种模式特别适用于高风险或敏感的操作场景

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