三年前，一個無心插柳的開源項目悄然誕生；今天，它已成為推動AI（Agent）技術變革的中堅力量。隨著1.25億美元融資的宣布，LangChain正站在新的起點上，重新定義智能體應用的未來。三年前的秋天，當HarrisonChase在個人GitHub賬戶上推送那最初的800行代碼時，沒有公司，沒有計劃，只有出于好奇的探索。那一刻，??langchain??誕生了。一個月后，ChatGPT橫空出世。AI世界從此被徹底改寫。??langchain??成為開發者構建基于...

在AI智能體開發領域，“可視化工作流構建器（VisualWorkflowBuilder）”似乎成了新寵。當OpenAI剛剛發布AgentKit，眾多工具如雨后春筍般進入這一賽道時，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建器？答案或許與你想的不一樣。一、從Day0開始的呼聲自LangChain創立以來，我們收到最多的用戶請求之一，就是：“能不能出個可視化工作流構建器？”但直到今天，我們仍未推出，而是讓其他工具——La...

當AI不再只是聊天，而是能幫你發消息、調工具、改數據時，安全問題就不再是“附屬選項”，而是系統設計的核心。近來，各大公司都在競相構建智能體（Agent）。與早期只會聊天的AI應用不同，如今的智能體能執行真實動作：讀取文件、發送消息、調用外部API、更新數據庫記錄——這讓它們既強大，也潛藏風險。一個未經授權的操作，可能意味著數據泄露、權限濫用，甚至系統崩潰。因此，為智能體設計完善的認證（Authentication）與授...

在大模型技術快速迭代的今天，開發者面臨的最大痛點之一就是不同廠商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，既耗時又增加維護成本。現在，LangChain給出了答案：我們正式推出了標準化消息內容視圖（StandardContentBlocks）。它統一了推理過程、引用標注、服務端工具調用以及多模態能力，讓你真正做到“一次編寫，隨處運行”。為什么需要標準化？LangChain的核心優勢一...

研究初衷在大型語言模型（LLMs）的眾多應用中，代碼生成與分析尤為關鍵，這從產品GitHubcopilot的廣泛應用和GPTengineer等項目的熱度可見一斑。AlphaCodium的最新進展展示出，與傳統“提示應答”方法不同，“流程”式編程通過測試與反思答案，進而迭代改進，能更好地推動代碼的生成。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計流程的工具。受到AlphaCodium和Reflexion工作的激勵，我們想借助...

被數據打臉：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景：退休兩年的媽媽對著手機輕聲說："小度，最近老是半夜醒來睡不著怎么辦？"手機秒回："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）睡前一小時喝溫牛奶2）保持規律作息時間3）避免下午過長午睡..."她熟練地滑動淘寶，點開一件印花連衣裙，屏幕中的虛擬試衣模特瞬間換裝，360度展示效果。當我表示驚訝時，她淡定道："這功能用...

我們深度采訪了Anthropic內部10個核心團隊，為你揭露ClaudeCode的驚人威力。這些故事將徹底改變你對"編程門檻"的認知！非技術人員的編程奇跡：法務團隊1小時開發通信助手最感人的故事來自法務團隊：一位律師的家人因醫療原因有語言障礙，現有的輔助工具都不夠好用。結果令人震撼：僅用1小時開發出預測文本通信應用集成語音識別和語音庫輸出功能填補了專業輔助工具的空白零編程基礎的律師獨立完成開發"我從來沒想過自己能開發應...

2025年，智能體（Agent）概念火遍全球，但真正落地的項目為何寥寥無幾？當想象力撞上現實瓶頸，如何讓AI助手從概念走向生產環境？本文用一套被LangChain驗證的實戰框架+真實郵件助手案例，帶你拆解Agent構建全流程！核心步驟圖解智能體構建流程圖一、定義任務：用具體案例錨定目標原則：選擇「聰明實習生可完成」的合理任務?產出510個具體案例作為驗證基準?避開三大雷區：無法列舉案例→范圍過廣傳統軟件可解決→無需Agent依...

從代碼助手到研究專家，Agent應用快速崛起。本文將深入解析為什么它們需要全新的基礎設施支撐，以及如何通過LangGraphPlatform實現可靠、可擴展的Agent系統落地。??代理應用的范式躍遷：從響應式到智能體傳統應用由按鈕、表單和一次性API調用組成——典型的“請求響應”模型。但Agent應用徹底改變了這一模式：特性描述?記憶能力保留歷史對話與中間狀態?推理行動多輪邏輯處理與工具調用?協作靈活可等待人類反饋或群體協作這類...

還在為復雜的上下文配置而頭疼？LangGraphv0.6帶來了革命性的ContextAPI，讓智能體開發變得前所未有的簡單！本次更新不僅大幅簡化了開發體驗，還引入了動態模型選擇、增強的類型安全等多項重磅功能。這可能是邁向v1.0最關鍵的一次更新！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徹底解決了這個痛點！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，讓你只看一頁紙的參考文獻，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、調用工具、解決多輪任務中的能力飛躍，如何構建更聰明的上下文調度機制（ContextEngineering），已成為決定AI系統上限的關鍵。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實戰落地。掌握這門新興“上下文工程學”，你將真正解鎖智...

還在為海量數據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步實現精準文檔問答！無論你是開發者還是技術決策者，都能快速構建企業級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開發的開源RAG應用框架。兩者結合，不僅能快速構建基于多模態檢索的問答系統，還能通過可視化流圖顯著提升開發效率...

當AI擁有郵箱權限、目標驅動和自主行動能力時，它是否還會永遠“聽話”？Anthropic最新研究表明，16款主流大模型在面對“生死存亡”時，可能會選擇對抗其創造者。這不是反烏托邦小說，而是正在逼近的現實邊界。驚現“數字內鬼”：實驗揭示三類危險行為研究團隊在模擬企業環境中，對包括Claude、GPT4.1、Gemini2.5Flash、DeepSeekR1、Grok3Beta等在內的16款LLM進行壓力測試，賦予它們如下權限：自主讀取公司機密郵件無需人類審批...

1.人機協作新時代：終結“是否自動化”的爭論斯坦福大學于2025年初至5月進行大規模調研，發布劃時代模型：HumanAgencyScale（HAS）——一種五級人機協作標準（H1–H5），用來衡量工作中人類應保有多少主動權。HAS等級定義應用示例H1全自動（AI全權）數據清洗、排序H2自動+人類監督日常流程審批H3人機協作（AI輔助）市場分析、寫作支持H4人類主導，AI附助內容策劃、教學設計H5完全人類決策戰略規劃、談判等高階任務?關鍵洞察：...

導語：AI，不止是聊天機器人，它正重構政府效率在英國，一份房屋建設或改造的申請常常需要數周才能審批通過。根源在于大量基于紙質檔案的城市規劃文件，圖紙模糊、注釋潦草、信息零散，規劃人員常常要花上2小時手動處理一份資料。但如今，這一流程將被人工智能徹底改寫。由英國政府AI孵化器團隊i.AI推出的Extract系統，通過接入Google的多模態大模型Gemini，將審批時長壓縮至40秒，并計劃在2026年春季向全國所有地方政府開放！...

在AI模型卷出“天際”的今天，僅有強大還不夠。Anthropic最新發布的Claude4系列，不僅在能力上刷新高度，更在安全性與負責任AI實踐上，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的真實能力，從“混合推理”到“屏幕操控”、從智能體化到安全機制，每一項突破背后都藏著Anthropic對AI邊界的深思與創新。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、多模態能力、開發工具集成、價格策略等維度，帶你深入比較這兩款旗艦模型，并給出不同使用場景下的選擇建議。編程表現：Claude4系列遙遙領先在AI編程領域，Anthropic新發布的ClaudeOpus4被認為是目前最強的編程模型。根據官方數據：模型SWEbench準確率并行推理下的準確率ClaudeSonnet472.7%80.2%ClaudeOpus472.5%79.4%Gemini2.5Pro63.2%OpenAIo369.1%GPT4.154.6%ClaudeSonnet4在SWEbench上比Ge...

Outshift：Cisco的創新引擎Outshift是Cisco專注于孵化前沿技術的創新部門，涵蓋領域包括互聯網智能體（InternetofAgents）、量子計算和下一代基礎設施等。其平臺工程團隊主要負責構建和維護復雜的云原生SaaS環境，支持各種內部孵化項目。然而，隨著系統規模日益龐大，他們面臨著越來越棘手的挑戰：請求響應緩慢：簡單開發者請求也可能需要數天處理。認知負荷高：頻繁在不同工具和流程之間切換，影響專注力。運維效率低：高價值...

一、Agent部署的獨特挑戰在傳統Web或移動應用的部署場景中，我們關注的是短平快的請求響應流程，而智能Agent通常具有以下幾大不同：長時執行有的Agent需要在后臺持續運行（如定時調度、環境觸發），完成復雜的多步任務，可能耗時數分鐘甚至數小時。中途失敗風險高，必須依賴持久化機制保證任務能夠斷點續跑。異步協同Agent往往需與人或其他Agent協同：等待人類審批、監聽外部事件或調用下游服務。人員響應可能即時，也可能延遲...

（OpenAI指南中的觀點，引發了行業思考）當前的討論充斥著炒作、空談和噪音，卻鮮有對智能體框架的精確分析或深入思考。別擔心！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題，助你構建更可靠、更強大的智能體應用。本文核心看點：智能體(Agent)到底是什么？（告別模糊定義！）構建可靠Agent的真正難點在哪？（直擊痛點！）LangGraph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、...