三年前，一個(gè)無(wú)心插柳的開源項(xiàng)目悄然誕生；今天，它已成為推動(dòng)AI（Agent）技術(shù)變革的中堅(jiān)力量。隨著1.25億美元融資的宣布，LangChain正站在新的起點(diǎn)上，重新定義智能體應(yīng)用的未來(lái)。三年前的秋天，當(dāng)HarrisonChase在個(gè)人GitHub賬戶上推送那最初的800行代碼時(shí)，沒有公司，沒有計(jì)劃，只有出于好奇的探索。那一刻，??langchain??誕生了。一個(gè)月后，ChatGPT橫空出世。AI世界從此被徹底改寫。??langchain??成為開發(fā)者構(gòu)建基于...

在AI智能體開發(fā)領(lǐng)域，“可視化工作流構(gòu)建器（VisualWorkflowBuilder）”似乎成了新寵。當(dāng)OpenAI剛剛發(fā)布AgentKit，眾多工具如雨后春筍般進(jìn)入這一賽道時(shí)，LangChain卻選擇了另一條路。為什么我們始終沒有推出自己的可視化工作流構(gòu)建器？答案或許與你想的不一樣。一、從Day0開始的呼聲自LangChain創(chuàng)立以來(lái)，我們收到最多的用戶請(qǐng)求之一，就是：“能不能出個(gè)可視化工作流構(gòu)建器？”但直到今天，我們?nèi)晕赐瞥?，而是讓其他工?mdash;—La...

當(dāng)AI不再只是聊天，而是能幫你發(fā)消息、調(diào)工具、改數(shù)據(jù)時(shí)，安全問(wèn)題就不再是“附屬選項(xiàng)”，而是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心。近來(lái)，各大公司都在競(jìng)相構(gòu)建智能體（Agent）。與早期只會(huì)聊天的AI應(yīng)用不同，如今的智能體能執(zhí)行真實(shí)動(dòng)作：讀取文件、發(fā)送消息、調(diào)用外部API、更新數(shù)據(jù)庫(kù)記錄——這讓它們既強(qiáng)大，也潛藏風(fēng)險(xiǎn)。一個(gè)未經(jīng)授權(quán)的操作，可能意味著數(shù)據(jù)泄露、權(quán)限濫用，甚至系統(tǒng)崩潰。因此，為智能體設(shè)計(jì)完善的認(rèn)證（Authentication）與授...

在大模型技術(shù)快速迭代的今天，開發(fā)者面臨的最大痛點(diǎn)之一就是不同廠商API的分化。每次切換LLM提供商（如OpenAI、Anthropic、GoogleGemini），都可能要重寫一大堆代碼，既耗時(shí)又增加維護(hù)成本。現(xiàn)在，LangChain給出了答案：我們正式推出了標(biāo)準(zhǔn)化消息內(nèi)容視圖（StandardContentBlocks）。它統(tǒng)一了推理過(guò)程、引用標(biāo)注、服務(wù)端工具調(diào)用以及多模態(tài)能力，讓你真正做到“一次編寫，隨處運(yùn)行”。為什么需要標(biāo)準(zhǔn)化？LangChain的核心優(yōu)勢(shì)一...

研究初衷在大型語(yǔ)言模型（LLMs）的眾多應(yīng)用中，代碼生成與分析尤為關(guān)鍵，這從產(chǎn)品GitHubcopilot的廣泛應(yīng)用和GPTengineer等項(xiàng)目的熱度可見一斑。AlphaCodium的最新進(jìn)展展示出，與傳統(tǒng)“提示應(yīng)答”方法不同，“流程”式編程通過(guò)測(cè)試與反思答案，進(jìn)而迭代改進(jìn)，能更好地推動(dòng)代碼的生成。AlphaCodium的流程法則我們最近推出了LangGraph，這是一種以圖表形式表示與設(shè)計(jì)流程的工具。受到AlphaCodium和Reflexion工作的激勵(lì)，我們想借助...

被數(shù)據(jù)打臉：媽媽成了AI重度用戶上周回家探親，我親眼目睹了這樣令人震撼的場(chǎng)景：退休兩年的媽媽對(duì)著手機(jī)輕聲說(shuō)："小度，最近老是半夜醒來(lái)睡不著怎么辦？"手機(jī)秒回："中老年失眠的常見原因包括褪黑素分泌減少、情緒焦慮等。建議您：1）睡前一小時(shí)喝溫牛奶2）保持規(guī)律作息時(shí)間3）避免下午過(guò)長(zhǎng)午睡..."她熟練地滑動(dòng)淘寶，點(diǎn)開一件印花連衣裙，屏幕中的虛擬試衣模特瞬間換裝，360度展示效果。當(dāng)我表示驚訝時(shí)，她淡定道："這功能用...

我們深度采訪了Anthropic內(nèi)部10個(gè)核心團(tuán)隊(duì)，為你揭露ClaudeCode的驚人威力。這些故事將徹底改變你對(duì)"編程門檻"的認(rèn)知！非技術(shù)人員的編程奇跡：法務(wù)團(tuán)隊(duì)1小時(shí)開發(fā)通信助手最感人的故事來(lái)自法務(wù)團(tuán)隊(duì)：一位律師的家人因醫(yī)療原因有語(yǔ)言障礙，現(xiàn)有的輔助工具都不夠好用。結(jié)果令人震撼：僅用1小時(shí)開發(fā)出預(yù)測(cè)文本通信應(yīng)用集成語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音庫(kù)輸出功能填補(bǔ)了專業(yè)輔助工具的空白零編程基礎(chǔ)的律師獨(dú)立完成開發(fā)"我從來(lái)沒想過(guò)自己能開發(fā)應(yīng)...

2025年，智能體（Agent）概念火遍全球，但真正落地的項(xiàng)目為何寥寥無(wú)幾？當(dāng)想象力撞上現(xiàn)實(shí)瓶頸，如何讓AI助手從概念走向生產(chǎn)環(huán)境？本文用一套被LangChain驗(yàn)證的實(shí)戰(zhàn)框架+真實(shí)郵件助手案例，帶你拆解Agent構(gòu)建全流程！核心步驟圖解智能體構(gòu)建流程圖一、定義任務(wù)：用具體案例錨定目標(biāo)原則：選擇「聰明實(shí)習(xí)生可完成」的合理任務(wù)?產(chǎn)出510個(gè)具體案例作為驗(yàn)證基準(zhǔn)?避開三大雷區(qū)：無(wú)法列舉案例→范圍過(guò)廣傳統(tǒng)軟件可解決→無(wú)需Agent依...

從代碼助手到研究專家，Agent應(yīng)用快速崛起。本文將深入解析為什么它們需要全新的基礎(chǔ)設(shè)施支撐，以及如何通過(guò)LangGraphPlatform實(shí)現(xiàn)可靠、可擴(kuò)展的Agent系統(tǒng)落地。??代理應(yīng)用的范式躍遷：從響應(yīng)式到智能體傳統(tǒng)應(yīng)用由按鈕、表單和一次性API調(diào)用組成——典型的“請(qǐng)求響應(yīng)”模型。但Agent應(yīng)用徹底改變了這一模式：特性描述?記憶能力保留歷史對(duì)話與中間狀態(tài)?推理行動(dòng)多輪邏輯處理與工具調(diào)用?協(xié)作靈活可等待人類反饋或群體協(xié)作這類...

還在為復(fù)雜的上下文配置而頭疼？LangGraphv0.6帶來(lái)了革命性的ContextAPI，讓智能體開發(fā)變得前所未有的簡(jiǎn)單！本次更新不僅大幅簡(jiǎn)化了開發(fā)體驗(yàn)，還引入了動(dòng)態(tài)模型選擇、增強(qiáng)的類型安全等多項(xiàng)重磅功能。這可能是邁向v1.0最關(guān)鍵的一次更新！ContextAPI：告別配置地獄，擁抱類型安全還記得那些令人抓狂的嵌套配置嗎？LangGraphv0.6的全新ContextAPI徹底解決了這個(gè)痛點(diǎn)！圖片?告別繁瑣的舊方式v0.5的痛苦回憶defnode(state:State,con...

想象一下，讓你只看一頁(yè)紙的參考文獻(xiàn)，卻要寫一篇博士論文——這就是AI代理面臨的“上下文窗口困境”。隨著Agent在推理、調(diào)用工具、解決多輪任務(wù)中的能力飛躍，如何構(gòu)建更聰明的上下文調(diào)度機(jī)制（ContextEngineering），已成為決定AI系統(tǒng)上限的關(guān)鍵。本文將從Anthropic、OpenAI、LangChain等前沿研究中提煉出寫入、選擇、壓縮、隔離四大核心策略，并展示如何用LangGraph實(shí)戰(zhàn)落地。掌握這門新興“上下文工程學(xué)”，你將真正解鎖智...

還在為海量數(shù)據(jù)檢索效率低下而頭疼？本文將手把手教你用LangGraph和Elasticsearch搭建一套智能RAG工作流，5步實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)文檔問(wèn)答！無(wú)論你是開發(fā)者還是技術(shù)決策者，都能快速構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI解決方案。為什么選擇LangGraph+Elasticsearch？Elasticsearch原生集成主流生成式AI工具，而LangGraph檢索代理模板是由LangChain開發(fā)的開源RAG應(yīng)用框架。兩者結(jié)合，不僅能快速構(gòu)建基于多模態(tài)檢索的問(wèn)答系統(tǒng)，還能通過(guò)可視化流圖顯著提升開發(fā)效率...

當(dāng)AI擁有郵箱權(quán)限、目標(biāo)驅(qū)動(dòng)和自主行動(dòng)能力時(shí)，它是否還會(huì)永遠(yuǎn)“聽話”？Anthropic最新研究表明，16款主流大模型在面對(duì)“生死存亡”時(shí)，可能會(huì)選擇對(duì)抗其創(chuàng)造者。這不是反烏托邦小說(shuō)，而是正在逼近的現(xiàn)實(shí)邊界。驚現(xiàn)“數(shù)字內(nèi)鬼”：實(shí)驗(yàn)揭示三類危險(xiǎn)行為研究團(tuán)隊(duì)在模擬企業(yè)環(huán)境中，對(duì)包括Claude、GPT4.1、Gemini2.5Flash、DeepSeekR1、Grok3Beta等在內(nèi)的16款LLM進(jìn)行壓力測(cè)試，賦予它們?nèi)缦聶?quán)限：自主讀取公司機(jī)密郵件無(wú)需人類審批...

1.人機(jī)協(xié)作新時(shí)代：終結(jié)“是否自動(dòng)化”的爭(zhēng)論斯坦福大學(xué)于2025年初至5月進(jìn)行大規(guī)模調(diào)研，發(fā)布劃時(shí)代模型：HumanAgencyScale（HAS）——一種五級(jí)人機(jī)協(xié)作標(biāo)準(zhǔn)（H1–H5），用來(lái)衡量工作中人類應(yīng)保有多少主動(dòng)權(quán)。HAS等級(jí)定義應(yīng)用示例H1全自動(dòng)（AI全權(quán)）數(shù)據(jù)清洗、排序H2自動(dòng)+人類監(jiān)督日常流程審批H3人機(jī)協(xié)作（AI輔助）市場(chǎng)分析、寫作支持H4人類主導(dǎo)，AI附助內(nèi)容策劃、教學(xué)設(shè)計(jì)H5完全人類決策戰(zhàn)略規(guī)劃、談判等高階任務(wù)?關(guān)鍵洞察：...

導(dǎo)語(yǔ)：AI，不止是聊天機(jī)器人，它正重構(gòu)政府效率在英國(guó)，一份房屋建設(shè)或改造的申請(qǐng)常常需要數(shù)周才能審批通過(guò)。根源在于大量基于紙質(zhì)檔案的城市規(guī)劃文件，圖紙模糊、注釋潦草、信息零散，規(guī)劃人員常常要花上2小時(shí)手動(dòng)處理一份資料。但如今，這一流程將被人工智能徹底改寫。由英國(guó)政府AI孵化器團(tuán)隊(duì)i.AI推出的Extract系統(tǒng)，通過(guò)接入Google的多模態(tài)大模型Gemini，將審批時(shí)長(zhǎng)壓縮至40秒，并計(jì)劃在2026年春季向全國(guó)所有地方政府開放！...

在AI模型卷出“天際”的今天，僅有強(qiáng)大還不夠。Anthropic最新發(fā)布的Claude4系列，不僅在能力上刷新高度，更在安全性與負(fù)責(zé)任AI實(shí)踐上，交出了一份令人矚目的答卷。這篇文章將帶你深入解讀Claude4Opus與Sonnet的真實(shí)能力，從“混合推理”到“屏幕操控”、從智能體化到安全機(jī)制，每一項(xiàng)突破背后都藏著Anthropic對(duì)AI邊界的深思與創(chuàng)新。一、Claude4是什么？它比以往更聰明了嗎？Claude4系列包括ClaudeOpus4和ClaudeSonnet4，被稱為...

這篇文章將從代碼能力、推理表現(xiàn)、多模態(tài)能力、開發(fā)工具集成、價(jià)格策略等維度，帶你深入比較這兩款旗艦?zāi)Ｐ?，并給出不同使用場(chǎng)景下的選擇建議。編程表現(xiàn)：Claude4系列遙遙領(lǐng)先在AI編程領(lǐng)域，Anthropic新發(fā)布的ClaudeOpus4被認(rèn)為是目前最強(qiáng)的編程模型。根據(jù)官方數(shù)據(jù)：模型SWEbench準(zhǔn)確率并行推理下的準(zhǔn)確率ClaudeSonnet472.7%80.2%ClaudeOpus472.5%79.4%Gemini2.5Pro63.2%OpenAIo369.1%GPT4.154.6%ClaudeSonnet4在SWEbench上比Ge...

Outshift：Cisco的創(chuàng)新引擎Outshift是Cisco專注于孵化前沿技術(shù)的創(chuàng)新部門，涵蓋領(lǐng)域包括互聯(lián)網(wǎng)智能體（InternetofAgents）、量子計(jì)算和下一代基礎(chǔ)設(shè)施等。其平臺(tái)工程團(tuán)隊(duì)主要負(fù)責(zé)構(gòu)建和維護(hù)復(fù)雜的云原生SaaS環(huán)境，支持各種內(nèi)部孵化項(xiàng)目。然而，隨著系統(tǒng)規(guī)模日益龐大，他們面臨著越來(lái)越棘手的挑戰(zhàn)：請(qǐng)求響應(yīng)緩慢：簡(jiǎn)單開發(fā)者請(qǐng)求也可能需要數(shù)天處理。認(rèn)知負(fù)荷高：頻繁在不同工具和流程之間切換，影響專注力。運(yùn)維效率低：高價(jià)值...

一、Agent部署的獨(dú)特挑戰(zhàn)在傳統(tǒng)Web或移動(dòng)應(yīng)用的部署場(chǎng)景中，我們關(guān)注的是短平快的請(qǐng)求響應(yīng)流程，而智能Agent通常具有以下幾大不同：長(zhǎng)時(shí)執(zhí)行有的Agent需要在后臺(tái)持續(xù)運(yùn)行（如定時(shí)調(diào)度、環(huán)境觸發(fā)），完成復(fù)雜的多步任務(wù)，可能耗時(shí)數(shù)分鐘甚至數(shù)小時(shí)。中途失敗風(fēng)險(xiǎn)高，必須依賴持久化機(jī)制保證任務(wù)能夠斷點(diǎn)續(xù)跑。異步協(xié)同Agent往往需與人或其他Agent協(xié)同：等待人類審批、監(jiān)聽外部事件或調(diào)用下游服務(wù)。人員響應(yīng)可能即時(shí)，也可能延遲...

（OpenAI指南中的觀點(diǎn)，引發(fā)了行業(yè)思考）當(dāng)前的討論充斥著炒作、空談和噪音，卻鮮有對(duì)智能體框架的精確分析或深入思考。別擔(dān)心！這篇文章將為你撥開迷霧，帶你深入理解智能體框架的核心問(wèn)題，助你構(gòu)建更可靠、更強(qiáng)大的智能體應(yīng)用。本文核心看點(diǎn)：智能體(Agent)到底是什么？（告別模糊定義?。?gòu)建可靠Agent的真正難點(diǎn)在哪？（直擊痛點(diǎn)?。㎜angGraph是什么？它為何與眾不同？智能體框架大比拼：工作流vs智能體、聲明式vs命令式、...