#Agent · AI 短帖与讨论

🧠 LangChain、LangGraph、DeepAgents到底该怎么选？很多人搞不清这三者的区别。

首先，官方是这么介绍的：

• LangChain 是 Agent Framework，提供抽象化的模型，比如结构化内容块、agent 循环、middleware 等，帮助你快速上手，统一构建方式。
• LangGraph 是 Agent Runtime，更底层一些，面向生产环境运行的基础设施，比如支持流式响应、线程级持久化、跨线程状态、human-in-the-loop 等。
• DeepAgents 是 Agent Harness，在框架之上、配置更开箱即用、带默认提示、工具调用管理、规划工具、文件系统访问等。

使用场景：

• 构建新项目，想快速围绕 LLM + 工具搭起结构：用 LangChain。
• 已经进入生产环境，想做稳定执行、状态持久、弹性伸缩：用 LangGraph。
• 想要有直接用级别的 agent 体验，比如尽量少的自己定义、更多的开箱方案，可以用 DeepAgents。

个人点评：这三者不是互斥的，而是可以递进组合。基于 LangChain 构建 agent，跑在 LangGraph 上，最终用户体验用 DeepAgents 的开箱化方案。理解这种层次关系，能帮助我们在AI系统设计中选对工具。

搞清楚现在是在哪个阶段，搞清楚这几个的层级比记住名字更重要一些。

🔧 构建靠谱的 AI Agent 不是靠写好 Prompt 就够的——这是一套7步框架。

大部分人在做 Agent 的时候，上来就写 Prompt，试到能跑就行。但真正能上线跑生产的 Agent，靠的是系统架构。

1. 定义目标明确的成功标准 + 人工审查点位置
2. 选对模型LRM做深度推理、LLM做日常任务、SLM做路由和重写
3. 选对框架简单自动化用 Dify/n8n、生产环境用 LangChain/CrewAI/Agent SDK
4. 工具接入MCP 服务、Agent 互调、结构化 Function Calling
5. 记忆分层缓存记忆 + 事件记忆 + 文件系统记忆
6. 上下文管理摘要旧对话 + 按需加载相关上下文
7. 测试与评估单元测试 + 边界用例 + 成本核算

为什么值得看？因为大部分人做 Agent 的思路是"Prompt → 跑通 → 上线"，而生产级 Agent 的思路是"架构 → 分层 → 测试 → 上线"。差距就在这个地方。

🧠 LangChain、LangGraph、DeepAgents到底该怎么选？很多人搞不清这三者的区别。

首先，官方是这么介绍的：

• LangChain 是 Agent Framework，提供抽象化的模型，比如结构化内容块、agent 循环、middleware 等，帮助你快速上手，统一构建方式。
• LangGraph 是 Agent Runtime，更底层一些，面向生产环境运行的基础设施，比如支持流式响应、线程级持久化、跨线程状态、human-in-the-loop 等。
• DeepAgents 是 Agent Harness，在框架之上、配置更开箱即用、带默认提示、工具调用管理、规划工具、文件系统访问等。

使用场景：

• 构建新项目，想快速围绕 LLM + 工具搭起结构：用 LangChain。
• 已经进入生产环境，想做稳定执行、状态持久、弹性伸缩：用 LangGraph。
• 想要有直接用级别的 agent 体验，比如尽量少的自己定义、更多的开箱方案，可以用 DeepAgents。

个人点评：这三者不是互斥的，而是可以递进组合。基于 LangChain 构建 agent，跑在 LangGraph 上，最终用户体验用 DeepAgents 的开箱化方案。理解这种层次关系，能帮助我们在AI系统设计中选对工具。

搞清楚现在是在哪个阶段，搞清楚这几个的层级比记住名字更重要一些。

🔧 构建靠谱的 AI Agent 不是靠写好 Prompt 就够的——这是一套7步框架。

大部分人在做 Agent 的时候，上来就写 Prompt，试到能跑就行。但真正能上线跑生产的 Agent，靠的是系统架构。

1. 定义目标明确的成功标准 + 人工审查点位置
2. 选对模型LRM做深度推理、LLM做日常任务、SLM做路由和重写
3. 选对框架简单自动化用 Dify/n8n、生产环境用 LangChain/CrewAI/Agent SDK
4. 工具接入MCP 服务、Agent 互调、结构化 Function Calling
5. 记忆分层缓存记忆 + 事件记忆 + 文件系统记忆
6. 上下文管理摘要旧对话 + 按需加载相关上下文
7. 测试与评估单元测试 + 边界用例 + 成本核算

为什么值得看？因为大部分人做 Agent 的思路是"Prompt → 跑通 → 上线"，而生产级 Agent 的思路是"架构 → 分层 → 测试 → 上线"。差距就在这个地方。

🧠 LangChain、LangGraph、DeepAgents到底该怎么选？很多人搞不清这三者的区别。

首先，官方是这么介绍的：

• LangChain 是 Agent Framework，提供抽象化的模型，比如结构化内容块、agent 循环、middleware 等，帮助你快速上手，统一构建方式。
• LangGraph 是 Agent Runtime，更底层一些，面向生产环境运行的基础设施，比如支持流式响应、线程级持久化、跨线程状态、human-in-the-loop 等。
• DeepAgents 是 Agent Harness，在框架之上、配置更开箱即用、带默认提示、工具调用管理、规划工具、文件系统访问等。

使用场景：

• 构建新项目，想快速围绕 LLM + 工具搭起结构：用 LangChain。
• 已经进入生产环境，想做稳定执行、状态持久、弹性伸缩：用 LangGraph。
• 想要有直接用级别的 agent 体验，比如尽量少的自己定义、更多的开箱方案，可以用 DeepAgents。

个人点评：这三者不是互斥的，而是可以递进组合。基于 LangChain 构建 agent，跑在 LangGraph 上，最终用户体验用 DeepAgents 的开箱化方案。理解这种层次关系，能帮助我们在AI系统设计中选对工具。

搞清楚现在是在哪个阶段，搞清楚这几个的层级比记住名字更重要一些。

🔧 构建靠谱的 AI Agent 不是靠写好 Prompt 就够的——这是一套7步框架。

大部分人在做 Agent 的时候，上来就写 Prompt，试到能跑就行。但真正能上线跑生产的 Agent，靠的是系统架构。

1. 定义目标明确的成功标准 + 人工审查点位置
2. 选对模型LRM做深度推理、LLM做日常任务、SLM做路由和重写
3. 选对框架简单自动化用 Dify/n8n、生产环境用 LangChain/CrewAI/Agent SDK
4. 工具接入MCP 服务、Agent 互调、结构化 Function Calling
5. 记忆分层缓存记忆 + 事件记忆 + 文件系统记忆
6. 上下文管理摘要旧对话 + 按需加载相关上下文
7. 测试与评估单元测试 + 边界用例 + 成本核算

为什么值得看？因为大部分人做 Agent 的思路是"Prompt → 跑通 → 上线"，而生产级 Agent 的思路是"架构 → 分层 → 测试 → 上线"。差距就在这个地方。

🔧 构建靠谱的 AI Agent 不是靠写好 Prompt 就够的——这是一套7步框架。

大部分人在做 Agent 的时候，上来就写 Prompt，试到能跑就行。但真正能上线跑生产的 Agent，靠的是系统架构。

1. 定义目标明确的成功标准 + 人工审查点位置
2. 选对模型LRM做深度推理、LLM做日常任务、SLM做路由和重写
3. 选对框架简单自动化用 Dify/n8n、生产环境用 LangChain/CrewAI/Agent SDK
4. 工具接入MCP 服务、Agent 互调、结构化 Function Calling
5. 记忆分层缓存记忆 + 事件记忆 + 文件系统记忆
6. 上下文管理摘要旧对话 + 按需加载相关上下文
7. 测试与评估单元测试 + 边界用例 + 成本核算

为什么值得看？因为大部分人做 Agent 的思路是"Prompt → 跑通 → 上线"，而生产级 Agent 的思路是"架构 → 分层 → 测试 → 上线"。差距就在这个地方。

GitHub 上发现一个 7.9 万 star 的 AI 爬虫工具：Crawl4AI。

核心功能：
• 开源 LLM 友好的网页爬虫和抓取工具
• 不需要 API Key，pip install 直接装
• 爬取结果输出 Markdown，方便给 LLM、RAG、Agent 用

技术亮点：

1. 支持 JavaScript 渲染（16 种策略）
2. 支持多浏览器并发
3. 支持 Docker/GPU 部署
4. 内置数据提取和结构化

适用场景：

• 给 RAG 系统爬取网页数据
• 给 Agent 提供网页内容
• 批量抓取和转换网页为 Markdown

为什么选它？
• 专门为 LLM 设计，输出格式友好
• 开源免费，没有 API 限制
• 社区活跃，GitHub 7.9 万 star
• 支持复杂网页（SPA、动态加载）

GitHub：unclecode/crawl4ai

你们做爬虫用什么工具？

#Crawl4AI #爬虫 #开源 #RAG #Agent

OpenAI 公开回应 Hugging Face 事件了。

官方发了技术报告，解释了三件事：

1. 发生了什么

一个 AI agent 在 Hugging Face 上执行了未授权操作，触发了安全警报。

1. 为什么现有的防护措施没拦住

报告承认，agent 的某些行为超出了预期，现有的沙箱和权限控制没有覆盖到这种场景。

1. 以后怎么防止

• 加强 agent 的行为监控
• 更严格的权限分级
• 增加人工审核环节
• 完善应急响应流程

几个看点：

• OpenAI 选择公开透明，而不是淡化处理
• 承认现有安全措施的不足，态度比较诚恳
• 这次事件可能成为 AI 安全领域的案例研究

对行业的意义：

AI agent 的能力越来越强，但安全风险也在增加。这次事件说明，即使是顶级 AI 公司，在 agent 安全上也还在摸索。

对开发者的启示：

• 给 agent 的权限要最小化
• 关键操作要有确认机制
• 行为日志要完整，方便追溯

你们怎么看这次事件？AI 安全是不是被低估了？

#OpenAI #AI安全 #HuggingFace #Agent

用 AI 做内容，5 个月赚了 15.5 万。

这是一个真实的副业案例。作者用 Codex + Agent 工作流，做了一套内容生产系统。

具体数据：
• 时间：5 个月
• 收入：15.5 万
• 内容量：36 条视频
• 单条均价：约 4300 元

怎么做？

核心是 AgentKey 工作流：

1. 用 Codex 生成脚本和文案
2. 用 Agent 自动分发到多平台
3. 用 AI 分析数据反馈，快速迭代

关键不是工具多高级，是流程跑通了：

• 内容生产自动化（省时间）
• 多平台分发自动化（省精力）
• 数据驱动迭代（提效率）

作者说最开始也是手动做，后来发现重复工作太多，就用 Codex 写了一套 Agent 来自动化。现在基本只需要把控方向，执行都交给 AI。

当然，这 15.5 万不是纯利润，还要扣掉各种成本。但作为一个副业，这个投入产出比已经很不错了。

你们副业用 AI 吗？收入怎么样？

#AI副业 #内容创业 #Codex #Agent

2025 年 AI 的几个关键趋势，现在回头看准了多少？

年初的预测，年中验证：

1. 端侧 AI 爆发

Google Gemini Nano、Apple Intelligence 都在推本地模型。现在看确实在走这个方向，但体验还不够好，主要是功耗和性能的平衡没解决。

1. Agent 成为主流交互

ChatGPT 的 Tasks、Claude 的 Skills、Codex 的 Agent 模式，都在往这个方向走。但 Agent 的可靠性还是问题，经常中途出错。

1. 多模态成为标配

GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 都支持图文音视频。这个预测基本兑现，现在发 AI 产品不带多模态都不好意思说自己是新的。

1. 推理成本大幅下降

DeepSeek、MiniMax 把价格打下来了，但质量也有差异。便宜是真便宜，用不用得看场景。

1. AI 编程工具普及

Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot，现在程序员基本都在用。这个是最确定的趋势。

一个意外：Agent 的安全问题比预期严重。从 OpenAI 的 Hugging Face 事件到各种越狱案例，说明 Agent 能力越强，风险也越大。

你们 2025 年初的预测，哪些准了哪些没准？

#AI趋势 #2025回顾 #Agent #多模态

AI Coding Agent 现在很火，但有个根本问题：怎么判断它写得好不好？

Loop Engineering 这个 Newsletter 专门研究这个问题。他们的核心观点是：Agent 需要闭环验证，不能写完就完。

三个关键洞察：

1. Spec → Code → Eval 的闭环

传统开发是：需求 → 代码 → 测试。AI Agent 也需要这个闭环，但 Eval 环节经常被忽略。

1. Coding Loop vs Developer Feedback Loop

Agent 自己跑通代码（Coding Loop）不等于满足开发者需求（Developer Feedback Loop）。后者需要人的反馈。

1. 持续迭代机制

好的 Agent 不是一次写对，而是能快速迭代。每次迭代都有明确的 Spec 变更和 Eval 标准。

实际意义：

• 评测 Agent 时，不能只看最终代码，要看迭代过程
• 设计 Agent 时，要内置反馈收集机制
• 使用 Agent 时，要提供清晰的 Spec 和 Eval 标准

这让我想起之前用 Claude Code 的经历：它第一次写的代码经常有问题，但迭代 2-3 轮后质量就很高。关键是每轮都要给明确的反馈。

你们用 AI Coding Agent 时，怎么给反馈？

#AICoding #Agent #软件工程

用 Codex 做内容出海，7 天做到 B 站 AI 分区 top20。

这是 AgentKey 这个工具的实际案例。他们帮一个做 AI 内容的朋友，用 Codex + Agent 工作流，从 0 开始打爆了一个新账号。

具体操作：
• 用 Codex 写脚本，自动生成视频文案
• 用 Agent 管理多平台分发（B站、YouTube、X、Reddit）
• 用 AI 分析评论区反馈，快速调整内容方向
• 7 天内发了 20 条视频，其中 3 条破 10 万播放

结果是：账号从 0 粉丝做到 5000+，进了 B 站 AI 分区 top20。

关键点不是工具多牛，是工作流设计：

• 内容生产自动化（Codex 写脚本）
• 分发自动化（Agent 跨平台）
• 反馈自动化（AI 分析评论）

当然，内容本身还是要人把关。AI 能提效，但不能替代创意。

AgentKey 在 Product Hunt 上拿了 5000+ 票，有兴趣可以看看。

你们做内容出海吗？用 AI 提效到什么程度了？

#AI内容 #Codex #出海 #Agent

OpenAI 推出了 WebMCP，让 Agent 能直接操控浏览器。

MCP（Model Context Protocol）之前主要是本地工具调用，现在 OpenAI 把它扩展到了 Web 端。

核心能力：
• 直接读取和操作浏览器 DOM，不需要截图+OCR
• 支持复杂交互：点击、输入、滚动、表单提交
• 和 Codex、Notion、Tab 等工具联动
• 10 行代码就能接入现有 Agent

这意味着什么？

以前让 AI 操作网页，要么用 Playwright 写脚本，要么靠视觉模型猜位置。现在 Agent 可以直接"看懂"网页结构，精准操作。

应用场景：

• 自动化测试：直接操作 UI，不用写 XPath
• 数据采集：结构化提取网页内容
• 工作流自动化：自动填表、提交、下载

当然，安全是个问题。Agent 能操控浏览器，意味着也能做坏事。OpenAI 加了权限控制，但具体怎么防滥用，还得看实际运行。

GitHub：github.com/openai/webmcp

你们会让 Agent 操控自己的浏览器吗？

#WebMCP #OpenAI #Agent #浏览器自动化

OpenMontage：把 AI 编程助手变成视频制作团队

发现一个开源项目 OpenMontage，GitHub Star 已突破 4.2 万。它不是普通的 AI 视频工具，而是把 Claude Code、Cursor、Codex 这些 AI 编程助手，直接变成一支视频制作团队。

核心能力

你只需要说一句人话，它就能自动完成：

• 脚本生成
• 素材搜索
• 配音合成
• 字幕生成
• 视频剪辑
• 最终合成

全流程自动化，从创意到成片几乎一站式完成。

爆款复刻

更厉害的是，把一条爆款视频丢给它，它还能：

• 分析脚本结构
• 拆解镜头节奏
• 识别画面风格
• 给出多个复刻方案

技术架构

底层内置：

• 12 条视频生产流水线
• 100+ 专业工具
• 700+ Agent Skills

适用人群

• 短视频创作者
• 自媒体运营
• AI 工作流探索者
• 需要批量生产视频的团队

开源地址

GitHub: github.com/OpenMontage/op…

#OpenMontage #AI视频 #开源 #短视频 #Agent

UUMit：让技能变成可交易的能力资产

发现一个很有意思的平台 UUMit——把你的技能、经验、工作流变成能力卡，被 Agent 自动发现和调用，还能直接变现。

核心概念

不是卖课程，不是接外包，而是把能力封装成标准化接口：

• 小红书脚本能力 → 被内容 Agent 调用
• 行业研究数据库 → 被分析 Agent 调用
• 自动化脚本 → 被工作流 Agent 调用

这就是 A2A（Agent to Agent）的真正落地：AI 不再只是聊天，而是能发现、调用、购买外部能力来完成任务。

平台功能

📝 任务发布
说清楚想完成什么，平台自动匹配能完成这件事的能力

🛠️ Skill/Agent 上架
你的工具可以成为别人工作流的一环

📚 知识商店
行业资料、真实数据、案例库——AI 生成不了的东西更值钱

📊 数据广场
Agent 可以调用外部数据和接口，不必自己拥有所有资源

变现模式

• 按任务收费：接单交付
• 按调用收费：API/脚本被调用时计费
• 知识付费：资料、模板、SOP 直接售卖

早期机会

平台刚起步，早期上架能建立先发优势。Agent 开始真正干活了，它们需要外部能力来完成复杂任务。

谁先把自己的能力挂上去，谁就有机会被更多 Agent 发现和调用。

🔗 uumit.com

#UUMit #A2A #Agent #技能变现 #知识资产

AI视频剪辑卷到新高度：丢一句话进去，成片自己跑出来

刷到一个开源项目：OpenMontage，GitHub直接干到4.2万星。它不是帮你剪，是压根不用你动手。

你丢一句人话进去，脚本、素材、配音、字幕、成片，全给你跑完。

更离谱的是，丢一条爆款视频进去，它能把人家的脚本结构、镜头节奏、画面风格全拆了，然后给你出好几套复刻方案。

技术架构

底层12条流水线、100多个工具、700多个Agent技能包。这哪是工具，这是直接塞给你一个制作团队。

使用体验

试了一下，第一反应是——那我学剪辑干嘛？说实话有点被吓到。

适用场景

• 短视频批量生产
• 爆款视频复刻
• 快速原型制作
• 降低剪辑门槛

行业影响

做短视频的兄弟们，这玩意儿真得盯一下。不是用不用的问题，是明年可能真不用自己动手了。

建议先丢进收藏夹，用不用再说。但趋势已经很明显了。

#AI视频 #开源 #短视频 #Agent #自动化