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layout_prompt = ChatPromptTemplate([("system" , """您作为学术架构师，具备跨学科论文指导经验，擅长将研究构思转化为严谨的学术框架。请根据研究要素构建具有方法论指导价值的论文架构""") ,("human" , """# 论文大纲及章节规划生成指令## 输入参数说明• 论文标题："{title}"• 描述信息："{description}"## 核心任务生成具备可扩展性的论文框架体系，包含：1. 逻辑严谨的6章节大纲（一级目录）

该实现方案在保持 LangChain 兼容性的同时，提供了灵活的自定义能力，可以方便地替换不同的 Transformer 模型，适应各种业务场景需求。

len1。

定位：LangGraph是LangChain的扩展库，专注于构建带有状态循环和多参与者协作的应用（如复杂代理系统、自治工作流）。它弥补了LangChain在处理动态流程控制和长时状态跟踪的不足。典型场景多步骤决策（如AI根据反馈循环调整回答）多AI协作系统（如多个专家模型接力处理任务）需持久化中间状态的对话系统。

定义：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）系统通过结合信息检索与生成模型，解决纯生成模型的幻觉问题。企业级价值知识实时更新（无需重新训练模型）精准控制数据来源审计追踪能力。

简单 Agent -> 记忆增强型 -> 企业级 Agent Service-> 分布式架构 -> 领域定制化 Agent 集群建议采用渐进式演进策略，初期聚焦核心业务流，逐步扩展监控、安全、性能等企业级特性。最新 LangChain 0.1.0+ 版本已提供更完善的类型检查和异步支持，建议优先采用新 API 架构。

结构化数据输出、API交互、数据库存储。1.2 Base64形式（推荐小文件）2.2 Base64形式（推荐短音频）1.2 Base64形式（推荐小文件）2.2 Base64形式（推荐短音频）：类型安全、自动验证、支持复杂嵌套结构。：配置文件生成、DevOps工具链集成。：企业遗留系统对接、特定标签格式要求。：灵活JSON输出、快速原型开发。：无需预定义结构、适合动态字段。：标签结构清晰、支持命名空间。

通过上述设计，我们实现了一个具备感知、行动和思考能力的家庭管家 Agent。为了根据用户习惯做出调整，可以记录用户的操作历史并分析模式。假设主人口头指令通过语音转文字工具转换为文本，我们可以直接调用。思考模块可以根据用户习惯和环境信息提供建议。将上述硬件接口封装为 LangChain 的。

首先，确保你已经安装了所需的库：2. 创建 SQL 查询工具我们将创建一个自定义的 SQL 查询工具，该工具可以执行 SQL 查询并返回结果。这里我们使用 SQLite 数据库作为示例。2.2 初始化工具3. 创建自然语言到 SQL 的转换工具我们将使用一个简单的自然语言处理库（如 ）来将自然语言文本转换为 SQL 查询。3.2 定义转换工具类3.3 初始化转换工具4. 创建 LangChain 环境我们将创建一个 LangChain 环境，并将两个工具添加到其中。我们将使用 的

作用：动态生成历史摘要原理：定期调用LLM压缩历史{"input": f"讨论要点"input" : f"讨论要点 {"output" : f"详细内容 {})) # 输出类似: {'history': '系统总结了5个讨论要点及其内容...'}"},{"output": f"详细内容"input" : f"讨论要点 {"output" : f"详细内容 {})) # 输出类似: {'history': '系统总结了5个讨论要点及其内容...'}"}

LangServe 是 LangChain 的官方服务化框架，包含以下核心模块：步骤2：初始化项目步骤3：添加自定义链步骤4：编写链逻辑步骤5：配置服务端路由核心配置文件解析环境变量配置（.env）依赖管理（requirements.txt）启动与测试服务启动服务访问端点API文档：http://localhost:8000/docsPlayground：http://localhost:8000/explain/playgroundOpenAPI规范：http

特性作用技术实现LCEL声明式组合/类型安全/优化执行操作符重载+类型系统Runnable统一接口/异步支持/组合能力接口协议+适配器模式Stream低延迟输出/内存优化生成器+异步迭代器Events实时监控/调试/中间结果捕获观察者模式+回调系统灵活组合：任意模块的自由拼接高效执行：自动批处理/流式/并行全链路可控：事件系统提供深度可观测性。

用于在提示词模板中插入消息列表，适用于处理多条消息或复杂对话结构。短期记忆：用于存储最近几轮对话的信息，保持对话的一致性和连贯性。长期记忆：用于存储较长时间内的对话信息或特定的知识库，适用于需要访问大量历史信息或知识的应用。：专门用于处理示例提示词，提供了自动选择和插入示例的功能。手动构建示例：通过手动构建示例并插入到提示词模板中，提供了更多的灵活性。动态示例选择：根据输入的长度或其他条件动态选择示例，使提示词更加灵活和适应性强。

使用频率：较低langchain：这是最核心的部分，几乎所有的 LangChain 应用都会使用到它。它是构建应用程序的基础。langgraph：适用于需要处理图结构数据的应用，使用频率相对较低，但对于特定领域（如知识图谱）非常重要。langsmith：提供了一套开发和部署工具，对于希望提高开发效率和简化部署流程的团队来说非常有价值。