本文是一份详尽的 LangChain 学习笔记,深入探讨了构建大模型应用的核心技术与最新实践。内容涵盖了 LangChain、LangGraph 与 Deep Agents 的生态定位,详细演示了基于 `uv` 的环境搭建与模型初始化策略。笔记重点解析了 `create_agent` 的 ReAct 架构实现,并深入进阶领域,讲解了如何利用中间件(Middleware)实现动态模型选择、运行时工具注入(Dynamic Tools)以及动态提示词管理。此外,还涵盖了结构化输出、多模态处理及 Token 统计等生产级特性,为开发者提供了从入门到精通 LangChain Agent 开发的完整路径。
原文链接:Linux.do

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