LangChain + MCP + Dify：构建可持续进化的智能体工作流

💬 “让模型会说话不难，让模型会工作才难。”
在智能体（Agent）生态逐渐成熟的今天，
LangChain、MCP、Dify 正成为连接“语言理解 → 工具执行 → 自我优化”的黄金三角。

这篇文章，我们来拆解如何用这三者，
构建一个可观测、可调用、可自进化的智能体工作流。

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🧩 一、为什么说“单个大模型”已经不够用了？

很多开发者都经历过这样的阶段：
一开始做的是 ChatGPT 接口的问答；
后来加了上下文；
再后来引入函数调用、知识库、插件……

但无论多复杂，那都还是单模型执行的“单点智能”。
问题在于：

• 模型懂你，但不会规划；

• 模型能回答，但不会行动；

• 模型能调用工具，但不会持续优化。

智能体（Agent）的真正革命，不是让模型更聪明，
而是让“理解 → 执行 → 学习”形成闭环。

而 LangChain、MCP、Dify 三者，
正好组成了这个闭环的三个角色。

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⚙️ 二、LangChain：语义编排的“智能流引擎”

LangChain 是智能体世界的“Flow 层”，负责把自然语言任务拆解为可执行流程。

🔹 它的职责：

• 意图识别（Intent Detection）

• 槽位抽取（Slot Filling）