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LangChain DeepAgents Sandboxes：隔离执行环境的设计与安全边界

LangChain DeepAgents 的 Sandboxes 为 AI 代理提供隔离的代码执行环境，使代理可以运行命令、读写文件、安装依赖和执行测试。核心设计围绕 execute() 展开，同时通过文件工具和外部传输通道区分代理内部操作与宿主文件交换。

发布于 2026-02-14
人工智能 #LangGraph#LangChain#Multi-Agent#LLM#Supervisor#Swarm#MCP#LangGraph4j

LangGraph 多智能体应用开发：图工作流、状态管理与 Supervisor/Swarm 架构

LangGraph 用有向图组织大语言模型应用的执行流程，适合构建有状态、可分支、可循环、可人工干预的多智能体系统。内容覆盖 State、Node、Edge、Reducer、条件边、检查点、时间旅行、人机协作、MCP 集成，以及 Supervisor、Swarm 和 Java 版本 LangGraph4J 的使用方式。

发布于 2025-12-16
人工智能 #LangChain#deepagents#LangGraph#Agent#Milvus#向量数据库#Middleware#长期记忆

用 deepagents 构建长任务 Agent：规划、文件系统、子 Agent 与 Milvus 记忆

deepagents 是 LangChain 面向长周期任务推出的 Agent 框架，核心能力包括任务规划、文件系统访问和子 Agent 委托。通过 CompositeBackend 与 Milvus 结合，可以把临时工作区和跨会话长期记忆分开管理，减少上下文膨胀带来的成本和失控问题。

发布于 2025-11-25
人工智能 #LangChain#LLM#RAG#Agent#LCEL#向量数据库

LangChain 大模型应用开发框架核心组件详解

LangChain 将提示词、模型调用、输出解析、链式编排、记忆、工具、智能体和检索封装成可组合组件。围绕这些组件讲清大模型应用从简单调用到 RAG 和 Agent 的实现方式、适用场景与常见坑。

发布于 2025-11-19
人工智能 #LLM#Agent#ReAct#Reflexion#Chain-of-Thought#LangChain#Prompt Engineering

ReAct 与 Reflexion：让 LLM Agent 会推理、会行动、会复盘

大语言模型在复杂任务中容易遇到幻觉、信息过期、规划不足和错误传播问题。ReAct 通过“推理 + 行动 + 观察”让模型调用外部工具完成多步任务，Reflexion 再加入评估、反思和记忆，让 Agent 能从失败轨迹中改进下一次尝试。

发布于 2025-11-18
人工智能 #RAG#Chunking#向量检索#Embedding#LangChain#语义分块

RAG 文档分块策略实战：从固定长度到混合分块

RAG 的召回质量很大程度取决于文档如何分块。围绕中文知识库场景，系统讲解固定长度、句子、递归、结构感知、语义、主题、父子段和混合分块的原理、代码实现、适用场景与调参方法。

发布于 2025-10-29