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百度收录好的网站,腾讯云和wordpress,wordpress微信登录调用,99元的wordpress主题LangChain从五行代码简化AI开发起步#xff0c;面对原型到生产环境的最后一公里挑战#xff0c;推出LangGraph提供精确控制和生产级运行时。最新1.0版本通过create_agent抽象和中间件系统#xff0c;在保持简洁性的同时赋予生产级可靠性#xff0c…LangChain从五行代码简化AI开发起步面对原型到生产环境的最后一公里挑战推出LangGraph提供精确控制和生产级运行时。最新1.0版本通过create_agent抽象和中间件系统在保持简洁性的同时赋予生产级可靠性支持动态模型选择和多模型协同。开发者可根据需求选择LangChain或LangGraph两者可结合使用共同构建从原型到产品的完整解决方案推动AI应用开发从黑魔法向工程学科转变。当五行代码遇上生产环境一个让开发者又爱又恨的故事你是否有过这样的经历在看完某个AI框架的教程后兴冲冲地用五行代码搭建了一个RAG应用。Demo跑得飞快老板看了直点头。但当你准备部署到生产环境时突然发现怎么处理长对话的历史记录工具调用失败了如何恢复用户等得不耐烦了怎么实时展示进度这就是AI应用开发的完美陷阱——原型简单得让人兴奋生产复杂得让人崩溃。而LangChain团队用了三年时间终于在1.0版本中给出了他们的答案。从玩具到工具LangChain的三年进化史2022年底当ChatGPT刚刚震撼世界时LangChain几乎同时诞生了。它的初心很简单让AI应用开发变得像搭积木一样容易。那时的LangChain有两大法宝一是丰富的集成组件。想调用OpenAI一行代码。想用向量数据库一个类搞定。想加载PDF文档导入一个Loader就行。这些积木块让开发者不用重复造轮子。二是高层抽象接口。著名的五行代码实现RAG就是这个时期的产物。不需要理解底层细节直接套用模板立竿见影。这种降低门槛的策略大获成功。LangChain迅速成为AI开发的入门首选GitHub星标数飙升。许多人的第一个AI项目就是从pip install langchain开始的。但好景不长。当开发者们把这些五行代码的Demo拿去给真实用户用时问题接踵而至“为什么我的对话历史太长AI就开始胡言乱语”“工具调用失败了整个流程就崩了能不能从中断的地方继续”“用户说看不到AI在做什么只能干等着体验很差…”“我想在调用危险工具前加个人工审批但框架根本没这个接口”这些都是生产环境的真实痛点。而LangChain的高层抽象虽然降低了入门门槛却也带来了可控性不足的问题。那些隐藏在背后的Prompt、那些自动处理的逻辑在需要定制时反而成了障碍。团队意识到要从原型走向生产必须解决易用性与可控性的根本矛盾。于是在2023年中LangGraph诞生了。LangGraph给开发者一把手术刀如果说LangChain是一套傻瓜相机让你快速拍出不错的照片那LangGraph就是一台单反相机给你完全的控制权。LangGraph的设计理念很明确让定制AI应用像写常规代码一样自然。核心能力一像外科医生一样精准控制在LangGraph中你可以精确定义AI Agent的每一个步骤。想在模型调用前做什么想在工具执行后做什么想加一个条件判断全都由你说了算。这种控制力的重要性在处理长运行Agent时尤为明显。想象一个场景你的AI助手正在帮用户分析一份100页的报告已经处理到第80页突然遇到一个它没见过的表格格式。在传统框架里这可能意味着整个任务失败前面80页的工作白费。但如果你能精确控制流程就可以在这个位置暂停触发一个请求人工帮助的流程人工提供示例后从第80页继续这就是可控性的价值——把AI的不确定性控制在可接受的范围内。核心能力二生产级的运行时环境LangGraph的第二个杀手锏是它的运行时设计。如果把AI Agent比作一个长途司机,那LangGraph的运行时就是一套完善的保障系统。持久化执行就像给司机配备了一辆可靠的货车。即使遇到突发情况比如网络抖动、API暂时不可用整个任务也不会从头来过。检查点恢复相当于沿途设置的休息站。每完成一个阶段系统就会保存当前状态。出问题了从最近的检查点继续就好不用重跑整个流程。流式传输让用户能实时看到AI在做什么就像货车上装了GPS追踪。用户不再是焦急地盯着加载图标,而是看着正在分析第3章…“正在调用天气API…”正在生成总结…心里有底,体验自然好得多。人机协作接口则是承认一个现实AI再强大,也有需要人类帮忙的时候。与其让它硬闯出错,不如在关键节点优雅地请求人工介入。这些特性在原型阶段可能显得多余——毕竟Demo里一切都是理想状态。但在生产环境中,它们是可靠性的基石。LangChain 1.0把单反装进傻瓜相机LangGraph虽好但有个问题学习曲线陡峭。节点、边、状态图…这些概念对资深开发者来说还好但对刚入门的新手来说简直是噩梦。团队发现很多用户其实只是想做一个简单的Agent并不需要复杂的工作流。能不能鱼和熊掌兼得既保留LangChain五行代码上手的简洁又具备LangGraph生产级的可靠性LangChain 1.0的答案是完全可以。创新一Create Agent——最简洁的Agent接口新版本提供了一个create_agent抽象它本质上是在LangGraph之上封装了一层最佳实践。agent create_agent( modelllm, tools[search_tool, calculator], checkpointercheckpointer # 自动获得持久化能力 )看起来还是那个熟悉的简洁风格但底层已经是完整的LangGraph运行时。你自动获得了检查点恢复流式输出人机协作接口完整的状态管理这就像给傻瓜相机装上了单反的核心组件——大部分时候用自动模式就够了但当你需要手动调节时接口也在那里。创新二中间件系统——可组合的魔法钩子但仅有create_agent还不够。用户的需求千奇百怪“我想在对话太长时自动总结历史”“我想在调用付费API前让老板审批”“我想根据任务复杂度自动选择不同的模型”如果为每种需求都做一个专门的接口框架会变成一个臃肿的怪物。LangChain 1.0的解决方案是中间件Middleware系统。中间件的理念很简单在Agent循环的关键位置开放一些钩子让开发者可以插入自己的逻辑。在模型调用之前你可以插入一个历史总结中间件自动把过长的对话压缩成精华summarization_middleware SummarizationMiddleware( trigger_length10000, # 超过1万token就触发 keep_recent5 # 保留最近5轮对话 )在工具调用之后你可以加一个人工审批中间件拦截高风险操作approval_middleware HumanApprovalMiddleware( risky_tools[delete_file, send_email], timeout300 # 5分钟内必须做出决定 )在整个循环外层你可以套一个动态模型选择中间件根据任务特征智能选择最合适的模型。这些中间件是可组合的。你可以像搭乐高一样把多个中间件组合起来agent create_agent( modelllm, toolstools, middleware[ summarization_middleware, approval_middleware, dynamic_model_middleware ] )更妙的是你可以写自己的中间件。只要遵循接口规范任何逻辑都能插入进去。这给了社区巨大的创造空间——也许未来会出现缓存中间件“多语言翻译中间件”成本控制中间件等各种社区贡献的组件。多模型时代没有冠军,只有专家谈到动态模型中间件就不得不提当下AI领域的一个重要趋势冠军模型时代的终结。一年前业界还在争论谁是最强大模型。每隔几个月就有新的冠军诞生开发者们也习惯性地追逐最新、最强的那个。但2024年以来情况变了。模型的发展开始出现专业化分工Anthropic的Claude擅长代码理解和生成开发辅助任务找它准没错OpenAI的o1系列在复杂推理上一骑绝尘数学、逻辑问题的不二之选Google的Gemini在多模态理解上表现出色图文混合任务的最佳选择DeepSeek性价比突出大规模批处理任务的理想方案这意味着什么最优策略不再是选一个最强的模型打天下,而是根据任务特征动态选择合适的模型。举个实际场景你在开发一个智能客服Agent。当用户问你们的退货政策是什么时这是简单的知识检索用便宜快速的模型就够了。但当用户说我的订单号是xxx但物流信息显示和我收到的货不一样这是怎么回事时这需要复杂推理就该切换到推理能力强的模型。如果用户上传了一张商品照片说我收到的颜色不对那又需要多模态模型登场。**动态模型中间件就是为这种场景设计的。**它可以根据上下文任务类型、输入长度、是否有图片等自动选择最合适的模型既保证效果又控制成本。这才是真正的上下文工程Context Engineering——不只是优化Prompt而是优化整个调用策略。LangChain还是LangGraph这不是一道选择题聊了这么多你可能会问那我到底该用LangChain还是LangGraph团队给出的建议很清晰优先选择LangChain 1.0如果你的需求是构建一个相对标准的Agent大部分情况快速验证想法不想陷入节点和边的细节团队成员对AI开发还不太熟悉LangChain 1.0已经大幅提升了天花板。通过中间件系统你能做的定制其实已经很多了。而且从开发体验来说它确实更友好。考虑LangGraph如果你需要极度定制化的工作流。比如你想设计一个先并行调用三个工具然后让AI综合结果如果不确定就回到第一步重来的复杂流程。确定性和Agent的混合。有些步骤你希望是确定的比如数据验证、格式转换有些步骤需要AI的灵活性。可视化流程图。LangGraph天然支持把你的Agent画成流程图对复杂系统的调试和团队沟通很有帮助。而且这两者并非对立关系。LangChain的Agent本质上就是一个LangGraph的子图。你完全可以把LangChain创建的Agent当作一个黑盒步骤嵌入到更大的LangGraph工作流中。比如一个客户服务系统可能是这样的[LangGraph工作流] ├─ 意图识别确定性规则 ├─ 信息提取AgentLangChain构建 ├─ 决策分支确定性 │ ├─ 退款流程AgentLangChain构建 │ └─ 技术支持AgentLangChain构建 └─ 满意度收集确定性用LangChain构建模块用LangGraph组装系统——这才是两者的正确打开方式。1.0之后社区驱动的未来LangChain 1.0和LangGraph 1.0的发布不是终点而是起点。团队最期待的其实是社区会创造出什么样的中间件。预构建的那几个中间件总结、审批、动态模型选择只是抛砖引玉。真正的想象空间在于有人可能会做自动成本优化中间件实时监控API调用费用超预算就自动切换到便宜模型有人可能会做多语言路由中间件检测用户语言后自动切换到相应语言的专用模型有人可能会做知识库更新中间件在每次Agent运行后自动总结新知识并更新向量数据库**中间件的可组合性意味着社区的每一个贡献都能被其他人复用。**这种协作涌现的力量可能会创造出单一团队难以想象的解决方案。另一个令人兴奋的方向是全栈JavaScript支持。过去Python是AI开发的绝对主角。但随着LangChain和LangGraph的TypeScript版本日益成熟一个新的可能性出现了用同一种语言同一套框架同时开发前端和后端。想象一下你用Next.js构建前端用LangChain构建Agent后端用LangGraph的流式传输实时更新UI——一切都是JavaScript一切都是类型安全的。这对全栈开发者来说简直是福音。而在UI/UX层面团队也在探索更好的交互模式。当前大部分AI应用的交互还是对话框但Agent的能力远不止于此。如何可视化Agent的思考过程如何让用户更自然地介入和引导如何展示复杂任务的进度这些问题需要前端开发者、设计师和AI工程师共同探索。而LangChain提供的流式传输、中间事件等底层能力就是为这种探索铺路的。写在最后从Demo到产品的最后一公里回到文章开头的那个场景五行代码的Demo很精彩但距离真正可用的产品还有最后一公里。这一公里里有什么有处理边缘情况的逻辑有优雅降级的策略有成本和性能的权衡有用户体验的打磨有监控和调试的工具LangChain 1.0和LangGraph 1.0本质上就是为了帮助开发者走完这最后一公里。它们告诉你**原型和产品不必是两套系统。**从一开始就用生产级的运行时用可组合的中间件用类型安全的语言。当需求变复杂时平滑地过渡到更底层的LangGraph而不是推倒重来。AI应用开发正在从黑魔法变成工程学科。而这次1.0发布是这个进程中的重要里程碑。如果你还在用着旧版本的LangChain不妨试试pip install langchain1.0.0。如果你对Agent的可控性有更高要求pip install langgraph1.0.0在等你。毕竟AI的潜力不应该止步于Demo。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】