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AI 智能体工程实战
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AI 智能体工程实战
26 章节
智能体开发基础
4 篇
01. Agent 工程全景:能力、边界与架构
02. Agent 提示词工程
03. Function Calling:让模型安全调用工具
04. LangChain 基础:组件化构建 Agent
LangChain 与 LangGraph 编排
4 篇
01. ReAct Agent:推理与行动循环
02. LangChain Agent:工具编排与运行时
03. LangGraph:状态化 Agent 工作流
04. 记忆与 Human-in-the-Loop
检索增强生成
3 篇
01. Agentic RAG:让检索成为可决策工具
02. RAG Pipeline:构建知识检索流水线
03. RAG 检索与回答评测
FastAPI 服务化
4 篇
01. FastAPI 入门:构建 Agent 服务接口
02. FastAPI 路由、依赖与 API 设计
03. FastAPI Agent API:运行、状态与任务管理
04. FastAPI 流式响应:SSE 与实时 Agent 事件
权限与智能体安全
2 篇
01. 流式服务的认证、授权与可观测性
02. 工具权限策略与安全执行
MCP 工具生态
2 篇
01. MCP 概览:模型上下文协议与工具互联
02. MCP Server:设计、实现与发布
部署、观测与运维
3 篇
01. Docker 部署 Agent 服务
02. CI/CD:测试、发布与回滚 Agent
03. 结课项目:部署可信 Agent 平台
评测与成本治理
1 篇
01. Agent 评测、安全与红队测试
必做项目实战
3 篇
01. 项目:客户服务 Agent
02. 项目:工单路由与 Agent Supervisor
03. 项目:可引用的研究助手
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AI 智能体工程实战
26 章节
智能体开发基础
01. Agent 工程全景:能力、边界与架构
02. Agent 提示词工程
03. Function Calling:让模型安全调用工具
04. LangChain 基础:组件化构建 Agent
LangChain 与 LangGraph 编排
01. ReAct Agent:推理与行动循环
02. LangChain Agent:工具编排与运行时
03. LangGraph:状态化 Agent 工作流
04. 记忆与 Human-in-the-Loop
检索增强生成
01. Agentic RAG:让检索成为可决策工具
02. RAG Pipeline:构建知识检索流水线
03. RAG 检索与回答评测
FastAPI 服务化
01. FastAPI 入门:构建 Agent 服务接口
02. FastAPI 路由、依赖与 API 设计
03. FastAPI Agent API:运行、状态与任务管理
04. FastAPI 流式响应:SSE 与实时 Agent 事件
权限与智能体安全
01. 流式服务的认证、授权与可观测性
02. 工具权限策略与安全执行
MCP 工具生态
01. MCP 概览:模型上下文协议与工具互联
02. MCP Server:设计、实现与发布
部署、观测与运维
01. Docker 部署 Agent 服务
02. CI/CD:测试、发布与回滚 Agent
03. 结课项目:部署可信 Agent 平台
评测与成本治理
01. Agent 评测、安全与红队测试
必做项目实战
01. 项目:客户服务 Agent
02. 项目:工单路由与 Agent Supervisor
03. 项目:可引用的研究助手
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AI 智能体工程实战
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04. LangChain 基础:组件化构建 Agent
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04. LangChain 基础:组件化构建 Agent
难度: 中等
预计阅读 50 分钟
学习进度 0%
标记为已完成
核心导读
掌握 LangChain 的模型、消息、工具、Runnable 与可观测性基础。
学习目标
组合 Chat Model、Prompt、Parser 和 Tool。
使用 Runnable 管理同步、流式与批处理调用。
用追踪记录定位 Agent 的输入、输出与工具调用问题。
大纲
组件模型
:消息、提示模板、聊天模型、输出解析器、工具与回调。
LCEL / Runnable
:用管道组合步骤;理解
invoke
、
stream
、
batch
的使用时机。
工具绑定
:将严格 Schema 的工具提供给模型,并在应用层执行。
状态与消息历史
:区分一次调用上下文和会话级历史,限制无界增长。
可观测性
:为链路设置 trace、标签、输入脱敏和失败采样。
实践产出
实现一个可调用订单查询工具的 LangChain 链,并输出可追踪的调用记录。
检查清单
知道链式组合与 Agent 循环的区别。
能选择
invoke
、
stream
或
batch
。
追踪数据不包含密钥和敏感原文。
本页目录
学习目标
大纲
实践产出
检查清单
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01. Agent 工程全景:能力、边界与架构
agent
30 分钟
02. Agent 提示词工程
agent
40 分钟
03. Function Calling:让模型安全调用工具
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45 分钟