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LangChain

LangChain提出Agent工程化的新分层（Agent harness）

LangChain提出Agent工程化的新分层（Agent harness）
LangChain拿到了新融资，对自己有了新定位——Agent基础设施提供商，同时对自己的产品矩阵做了新的梳理，重新定义了Agent开发的三个层次。 ：Framework（框架层）：提供抽象和标准化接口。 LangChain就是这一层，还有Vercel的AI SDK、CrewAI这些。
10/30/2025 3:00:00 AM
winkrun
LangChain V1.0 深度解析：手把手带你跑通全新智能体架构

LangChain V1.0 深度解析：手把手带你跑通全新智能体架构
LangChain V1.0 简介终于，万众瞩目的 LangChain V1.0 版本正式发布了！ 那对于最新的 V1.0 版本而言，其最显著的代码层面变化集中在 create_agent() 方法。 如果你之前没有用过旧版本的LangChain，那么以下关于更新内容的介绍可以跳过不看。
10/29/2025 4:22:00 AM
剑锋777
RAG多岗位简历筛选系统实践：多租户架构设计模式与源码解读

RAG多岗位简历筛选系统实践：多租户架构设计模式与源码解读
我在8月底的时候，发过一篇基于 LlamaIndex LangChain 框架，开发的简历筛选助手的应用。 后续有星球成员提出希望能增加多个岗位的管理功能，正好接下来的校招活动可以用的上。 这篇在原项目的基础上，核心实现了多岗位并行管理（独立 JD、候选人池、向量索引隔离）和 HR 工作流（标签系统、分组展示、快速操作），同时进行了架构重构（分层设计、数据分库、模块化），并增强了大模型分析输出（四级推荐等级、结构化优劣势）和智能问答（按岗位过滤检索、流式输出）。
10/24/2025 2:18:55 PM
韦东东
开源AI智能体平台LangChain完成1.25亿美元融资：估值达12.5亿美元成为独角兽

开源AI智能体平台LangChain完成1.25亿美元融资：估值达12.5亿美元成为独角兽
开源AI智能体框架提供商LangChain周一宣布完成1. 25 亿美元融资，公司估值达到12. 5 亿美元，正式跻身独角兽行列。
10/22/2025 12:22:35 PM
AI在线
​开源创业公司 LangChain 获 12.5 亿美元融资，估值飙升至 12.5 亿美元

​开源创业公司 LangChain 获 12.5 亿美元融资，估值飙升至 12.5 亿美元
近日，开源框架开发公司 LangChain 宣布成功融资1.25亿美元，企业估值达到12.5亿美元。 这一消息在10月21日公布，标志着 LangChain 成为了一家独角兽企业。 此前，TechCrunch 在7月曾报道，该公司正在以至少10亿美元的估值进行新一轮融资。
10/22/2025 10:01:14 AM
AI在线
2025年，你不能错过Spring AI，那个汲取了LangChain灵感的家伙！

2025年，你不能错过Spring AI，那个汲取了LangChain灵感的家伙！
如何给Spring AI下定义呢？ 在我看来，Spring AI和AI的关系，就像Spring Boot和Spring的关系一样，旨在简化包含AI功能的应用程序开发，避免不必要的复杂性。 据说，Spring AI是从著名的Python LangChain中汲取的灵感，就是为了让生成式AI应用不仅仅面向Python开发者，使Java这个伟大的语言再次伟大！
9/9/2025 1:10:00 AM
小托尼学长
智能简历筛选案例拆解：基于LlamaIndex+LangChain的框架开发

智能简历筛选案例拆解：基于LlamaIndex+LangChain的框架开发
上一篇文章介绍了使用基础组件，实现企业规章制度 RAG 问答的案例。 这种原生开发方式虽然有助于更直观的理解 RAG 原理，但在面对更复杂的业务场景时，开发效率和功能扩展性方面的局限就会很明显。 尤其是包含异构文件整合、结构化信息提取和多轮对话交互的综合性应用，引入成熟的开发框架成为合理选择。
9/2/2025 3:00:00 AM
韦东东
专家揭示构建稳健AI编排层的最佳实践

专家揭示构建稳健AI编排层的最佳实践
随着企业加速采用人工智能技术，如何有效管理复杂的AI工作流程成为关键挑战。 最新行业分析指出，建立稳健的AI编排层是解决"提示词混乱"问题的有效方案。 AI编排框架的选择困境.
6/19/2025 2:01:28 PM
AI在线
从 LangChain 到企业级应用：RAG 中 Fixed-Size Chunking 的最佳实践揭秘

从 LangChain 到企业级应用：RAG 中 Fixed-Size Chunking 的最佳实践揭秘
众所周知，在构建 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统的过程中，文档切块策略往往决定了模型检索质量的上限。 切得好，信息命中更精准，生成回答更有上下文逻辑；切得差，模型则容易“答非所问”。 在众多策略中，Fixed-Size Chunking（固定切块）可谓最简单直接，却也是最常被忽视的一种。
6/11/2025 8:40:00 AM
Luga Lee
RAG系列：基于 DeepSeek + Chroma + LangChain 开发一个简单 RAG 系统

RAG系列：基于 DeepSeek + Chroma + LangChain 开发一个简单 RAG 系统
创建 Next 项目首先，使用 npx create-next-app@latest 根据提示完成 Next 项目的创建：复制创建好项目之后，在 src/app 目录下新建 rag 目录，本次 demo 的代码都将放在这里。 知识库构建接下来，我们将构建知识库，主要目标是将准备好的 pdf 通过向量化存到向量数据库中，以便后续的检索。 由于本次 RAG 系统的开发都要依赖 LangChain 框架，所以我们先在项目中安装 LangChain 框架和核心依赖：复制文档加载LangChain 的 DocumentLoaders[1] 提供了种类丰富的文档加载器，可加载文件系统的文件也可以加载线上文件，包括 csv、docx、pdf、pptx、html、github、youtube等等。
5/22/2025 6:48:50 AM
赖祥燃
我们如何构建了一个LangGraph代理以确定GitOps漏洞的优先级？

我们如何构建了一个LangGraph代理以确定GitOps漏洞的优先级？
译者 | 布加迪审校 | 重楼一款基于LangGraph的开源工具可帮助你确定在特定的Kubernetes环境中最需要优先解决的漏洞。 在当今复杂的Kubernetes环境中，管理漏洞并确定优先级很快会变得令人不堪重负。 由于数十甚至数百个容器跨多个服务运行，你如何决定先处理哪些漏洞？
4/3/2025 8:33:59 AM
布加迪
LangChain 研究揭示AI代理在工具使用上面临瓶颈

LangChain 研究揭示AI代理在工具使用上面临瓶颈
随着人工智能（AI）技术的不断进步，企业开始探讨是否应该依赖单一的 AI 代理，还是构建一个涵盖更多职能的多代理网络。 近日，Orchestration 框架公司 LangChain 进行了相关实验，旨在探讨 AI 代理在面对过多指令和工具时的表现极限。 LangChain 在一篇博客中详细介绍了其实验过程，关注的核心问题是:“当一个 ReAct 代理被要求处理过多的指令和工具时，其性能会在何种情况下下降?” 为了回答这一问题，研究团队选择了 ReAct 代理框架，因其被认为是 “最基础的代理架构之一”。
2/12/2025 4:57:00 PM
AI在线
HuggingFace发布AI Agent课程

HuggingFace发布AI Agent课程
Hugging Face 近期推出了一门名为 “Agent课程” 的在线学习课程，旨在帮助学习者深入理解智能Agent的基础知识及应用。 课程内容丰富，共分为五个单元，从Agent的基本概念到最终的作业评估，循序渐进，帮助学员掌握所需技能。 课程的首个单元为 “欢迎来到课程”，提供了课程的概述、指导方针以及所需工具，确保学员在学习过程中拥有良好的基础。
2/12/2025 9:18:00 AM
AI在线
基于LangChain和云原生向量数据库Milvus开发混合搜索AI程序

基于LangChain和云原生向量数据库Milvus开发混合搜索AI程序
译者 | 朱先忠审校 | 重楼本文将探讨基于LangChain框架和云原生向量数据库Milvus并将密集嵌入与稀疏嵌入结合起来开发混合搜索型AI程序的实战过程。 简介最近，我们——来自IBM研究中心的团队——需要在Milvus向量存储中使用混合搜索技术。 因为我们已经在使用LangChain框架，所以我们决定一鼓作气贡献出在langchain-milvus中启用这一功能所需的一切。
12/13/2024 8:32:28 AM
朱先忠
为什么都放弃了LangChain？

为什么都放弃了LangChain？
或许从诞生那天起，LangChain 就注定是一个口碑两极分化的产品。看好 LangChain 的人欣赏它丰富的工具和组建和易于集成等特点，不看好 LangChain 的人，认为它注定失败 —— 在这个技术变化如此之快的年代，用 LangChain 来构建一切根本行不通。夸张点的还有：「在我的咨询工作中，我花了 70% 的精力来说服人们不要使用 langchain 或 llamaindex。这解决了他们 90% 的问题。」最近，一篇 LangChain 吐槽文再次成为热议焦点：作者 Fabian Both 是 AI
6/24/2024 11:39:00 AM
机器之心
奋战一年，LangChain首个稳定版本终于发布，LangGraph把智能体构建为图

奋战一年，LangChain首个稳定版本终于发布，LangGraph把智能体构建为图
著名的大模型智能体工具，现在有大版本更新了。不知不觉，LangChain 已经问世一年了。作为一个开源框架，LangChain 提供了构建基于大模型的 AI 应用所需的模块和工具，大大降低了 AI 应用开发的门槛，使得任何人都可以基于 GPT-4 等大模型构建自己的创意应用。在过去的一年中，LangChain 自身也一直在进化。刚刚，LangChain 官方宣布，他们的首个稳定版本 ——LangChain v0.1.0 问世了。新版本有以下几个重要特点：   可观察性：构建复杂的 LLM 应用是困难的。为了更好地进
1/9/2024 2:53:00 PM
机器之心
我为什么放弃了 LangChain？

我为什么放弃了 LangChain？
如果你关注了过去几个月中人工智能的爆炸式发展，那你大概率听说过 LangChain。简单来说，LangChain 是一个 Python 和 JavaScript 库，由 Harrison Chase 开发，用于连接 OpenAI 的 GPT API（后续已扩展到更多模型）以生成人工智能文本。更具体地说，它是论文《ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》的实现：该论文展示了一种提示技术，允许模型「推理」（通过思维链）和「行动」（通过能够使用
7/23/2023 8:20:00 PM
机器之心
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