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购物网站的设计与实现,山东华邦建设网站首页,南京专业做网站的公司有哪些,站长申论文章介绍了LangChain、LangGraph和Deep Agents三种构建AI智能体的技术。LangChain作为早期框架提供模块化组件构建简单任务#xff1b;LangGraph通过状态管理解决执行不稳定问题#xff0c;支持复杂工作流#xff1b;Deep Agents则增强模型自主性和任务成功率。三者分别让智…文章介绍了LangChain、LangGraph和Deep Agents三种构建AI智能体的技术。LangChain作为早期框架提供模块化组件构建简单任务LangGraph通过状态管理解决执行不稳定问题支持复杂工作流Deep Agents则增强模型自主性和任务成功率。三者分别让智能体能动、“稳定和聪明”共同推动智能体从Demo阶段走向实际生产应用实现产业化落地。从大模型爆发到现在已经3年过去了目前市场上对大模型的探索最终还是聚焦到了Agent这个方向上。对于智能体的构建尤其是企业级的智能体应用目前最成熟可靠的可能就要属LangChain体系了。其强大的工具链和技术生态为现阶段企业探索AI应用增强了不少信心。但每一代技术突破真正改变世界的是能落地的方法论与工程化体系。这篇文章将带你系统的了解LangChain、LangGraph、以及最新的Deep Agents它们是如何推动智能体技术不断向前发展的以及它们各自最适合的应用场景。一、LangChain从LLM到Agent的“脚手架”LangChain是早期智能体生态中最核心的基础设施。它是一个用于构建LLM应用的开源框架。它的核心价值在于将LLM的能力与外部环境、数据和工具连接起来。LangChain 的优势在于它把 prompt、工具、内存等组件模块化使得开发人员能够快速构建 Demo、PoC概念验证上手成本低且具备丰富的生态。它像早期的 Web 框架只要想做点东西总能找到一个能跑起来的方案。但 LangChain 的瓶颈也非常明显执行流程不稳定任务稍复杂就容易跑偏缺乏对“状态”的严格管理导致其难以构建真正长期运行的智能体。简单说LangChain 很适合“短链路任务”例如翻译、生成、工具调用但面对长链路、多步骤、有失败重试的生产任务它就显得不那么靠谱了。这也是为什么业界开始寻找更稳健的结构。二、LangGraph给智能体装上“状态机”之后秩序出现了LangGraph 的出现让很多开发者第一次感觉原来智能体是可以稳定运行的。它做了一件看似简单却极其关键的事强制把 Agent 的执行过程变成“可控、有状态、可追踪”的图结构。过去大家把智能体想象成“智能”但实际上它更像是一台需要严格流程控制的机器。LangGraph 的核心价值是用有向图描述智能体执行的每一步且每个节点由开发者显式控制同时支持回滚、重试、检查点节点状态可记录、可恢复、可监控。换句话说它不再相信 LLM 的自我管理而是给它规定“只能在该干活的时候干活”。这让智能体第一次可以处理多轮任务且稳定执行工作流。同时接入外部系统CRM、数据库、RPA即可在生产环境里跑数周或数月。智能体从此不再只是“模型调用器”而是变成可治理的系统。三、Deep Agents不是框架而是“智能体工程学”LangChain 和 LangGraph 更多关注的是“怎么让模型执行任务”而 Deep Agents 的关注点更靠前它的核心目的是为了让模型拥有更高的任务成功率与更强的自主性。Deep Agents 更像是一种工程范式它把复杂任务拆成若干可评估的阶段在每个阶段加入反馈、校验、搜索然后通过“深度推理”提升成功率最终实现让 Agent 能够自我检查、自我纠错、自我规划。Deep Agents 的价值主要体现为显著提高模型在复杂任务的成功率增强计划能力、推理深度从而使 Agent 具备“从失败中反思”的能力。某种意义上它更像是在给模型补上一套系统性的“思维结构”。如果用一句话总结LangChain 让 Agent 能“动”LangGraph 让它“稳定”Deep Agents 让它“聪明”。四、它们分别适合什么场景从上述的3分部分介绍我们可以发现技术的演进不是为了“替代前者”而是为了补上缺失的能力。三者各自的定位非常清晰为了方便呈现我梳理了一张图入下所示希望对你的技术选型有帮助五、从“能跑”到“能用”是智能体产业化的关键分水岭回头看过去3年关于 Agent 的讨论我们会发现一个规律技术实现上从来不是问题真正难的是把智能体变成稳定可控的系统。如果一个 Agent 无法保证每一步动作可追踪在失败时可恢复在复杂任务中保持稳定且能被团队工程化协作那它再“智能”也只能停留在 Demo 阶段。只有真正的商业化落地才能体现出真正的价值来LangGraph 与 Deep Agents 的出现让智能体逐步具备了这种能力。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势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大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​