LangChain技术报告：如何构建可靠智能体Agent？

关注

原创最新推荐文章于 2026-08-18 14:34:58 发布 1.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

从小白到专家：DeepSeek 模型硬件配置完全指南 DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）推出的一系列大语言模型，涵盖从轻量级到超大规模的不同版本。高效性：优化了推理和训练效率，适合多种应用场景。灵活性：支持从单机到分布式集群的部署方式。多场景适配：适用于文本生成、代码补全、对话系统等任务。为了充分发挥DeepSeek模型的性能，合理的硬件配置至关重要。以下是针对不同规模模型的具体硬件需求。阅读详情

LangChain团队技术报告：

报告人：Lance Martin
报告人信息：LangChain的软件工程师
报告主题：“构建与测试可靠智能体”
主题原文：“Architecting + testing reliable agents”
报告概要内容如下：

构建一个可靠的Agent是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括控制流的设定、工具调用、Agent的灵活性与可靠性，以及测试和部署，一些关键点：

理解控制流：Agent应用程序遵循控制流，这是程序执行的顺序。理解这一点对于设计Agent至关重要。
设定控制流：开发者可以通过设定控制流来创建链（Chain），这是通过开发者设定的一系列步骤。
利用LLM（Large Language Model）：Agent可以由LLM设定控制流，这增加了Agent的灵活性。
工具调用：Agent通常使用工具（函数）调用来执行步骤，这是实现Agent功能的一种流行方法。
ReAct Agent：ReAct是一个灵活的Agent框架，它允许多种可能的控制流。
LangGraph：LangGraph是一种表达控制流的图形化方法，可以用来构建LangGraph Agent。
结合开发者和LLM：在构建Agent时，可以结合开发者设定的可靠控制流部分和LLM提供的灵活性。
测试Agent性能：使用LangSmith等工具来测试Agent的性能，确保在部署前能够捕捉到错误。
部署与反馈：部署Agent后，建立系统以在部署过程中捕捉错误，并利用反馈循环来加速开发。
持续迭代：Agent的构建不是一次性的，而是一个持续迭代的过程，需要不断地测试、评估和改进。

在这里插入图片描述

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述