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🔥 想学 AI Agent？光看概念远远不够！ 最近发现 LangChain 官方出了一套超实用的 Agent 开发教程——Agents From Scratch，走的是"边写边学"的路线，从最基础的 Agent 架构开始，一步步把能力补齐。 这套教程覆盖了 Agent 开发的核心模块： • Agent 基础结构搭建 • 评估与测试方法 • 人机协作机制 • 记忆系统设计 • 接入真实 Gmail API 实战 最让我惊喜的是，最后会让 Agent 真正参与邮件处理——自动分类、智能回复，不再是纸上谈兵。 每个阶段都有可以直接运行的代码，不只是讲"Agent 是什么"，而是带你一步步把它做出来。从 Demo 到实际应用，这条路走得很清晰。 如果你想系统理解 Agent 的开发流程，这套教程绝对值得作为练手项目。GitHub 上直接搜 "agents-from-scratch" 就能找到。 #AIAgent #LangChain #AI开发 #Agent教程 #开源项目

很多人搞不清LangChain和LangGraph到底有什么区别，这里一句话说清楚：LangChain是框架，LangGraph是运行时。 官方的定位是这样的：LangChain提供的是抽象化的模型，比如结构化内容块、agent循环、middleware，帮你快速上手统一构建方式。LangGraph更底层，面向生产环境运行的基础设施，支持流式响应、线程级持久化、跨线程状态、human-in-the-loop这些。 简单来说：构建新项目想快速围绕LLM+工具搭结构，用LangChain；已经搭好想上生产，用LangGraph。 还有一个DeepAgents，是Agent Harness，在框架之上开箱即用，默认提示、工具调用管理、规划工具都帮你配好了。 新手建议从LangChain开始，等跑通了再往LangGraph迁移，别一上来就啃底层。 原文作者：@frxiaobei