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LangChain 07：前端实时 Agent 界面——消息、工具、审批与会话
1、本篇任务：做一个能解释运行状态的 Agent 界面 前端不只是逐字显示模型答案。它必须表示会话、run、消息、工具执行和审批状态，并在刷新或断线后恢复。 后端已在上一课定义公共事件。本课只依赖该合同，不直接依赖 LangGraph 内部节点名。 2、先定义 UI 状态机 不允许从 再接收 text delta，也不允许在 时显示“操作已完成”。状态机能阻止乱序事件让界面说谎。 3、用 reducer 消费事件 sequence 去除...
LangChain 08：上下文工程、Runtime 与 MCP
1、本篇任务：只在正确时刻给 Agent 正确的信息和能力 Agent 变差经常不是模型不够强，而是上下文里混入太多旧消息、无关文档、危险工具或伪造身份。本课建立上下文工程方法，并把 MCP 当作外部能力适配器接入。 2、上下文有四种来源 | 来源 | 示例 | 信任级别 | | | | | | 静态规则 | 角色、不可违反的业务边界 | 应用控制 | | Runtime context | 当前 user、tenant、role、re...
LangGraph 01：图、State 与节点——从工作流原理到代码
1、本篇任务：把退款问答拆成显式工作流 LangChain Agent 的循环适合模型自主选择工具，但“先验证输入、再并行查订单和政策、证据不足则拒答、最后生成结果”更适合显式图。本课只学习四个概念：State、Node、Edge、Reducer。 2、图的心智模型 State 是当前运行快照；Node 是读取 state 并返回局部更新的函数；Edge 决定下一个节点；Reducer 决定多个更新怎样合并。节点可以调用模型，也可以是普...
LangGraph 02：路由、循环、并发与 Command
1、本篇任务：让控制流明确、有限且可预测 上一课的图会在输入非法时继续查询。本课增加四类控制：条件路由决定走哪条边；循环允许有限重试；并发加速多个独立检索； 将状态更新与跳转绑定。 2、条件路由用于确定性业务判断 权限、金额、订单状态、重试次数等确定性条件用代码。模型只在“用户意图是什么、证据如何概括”这类语义任务中提供结构化枚举，路由函数再根据枚举跳转。 3、循环必须先写退出条件 检索不足时可以改写 query 再检索，但循环至少有四...
LangGraph 03：持久化、Interrupt、恢复与时间旅行
1、本篇任务：让退款流程暂停一天后还能继续 审批可能几秒后完成，也可能第二天才处理。HTTP 请求不能一直挂着，所以图必须保存状态、结束当前请求，并在新请求中从相同 thread 恢复。 2、Checkpoint、Thread、Store 的关系 checkpointer 在每个 super step 保存 state snapshot；thread ID 把一系列 checkpoint 组织成一次持续运行；store 保存跨 thre...
LangGraph 04：流式、调试与生产运行
1、本篇任务：让图在用户和开发者眼中都可见 用户关心“正在检索、等待审批、答案到哪了”；开发者关心“哪个节点慢、state 如何变化、为何走了这条边”。两者需要不同流。不要把完整 state 或内部 trace 直接发给用户。 2、理解常用 stream mode | 模式 | 看到什么 | 适用场景 | | | | | | | 每步后的完整 state | 本地调试，小 state | | | 节点产生的局部更新 | 调试状态变化、构...
LangSmith 01：追踪——让 Agent 运行过程可见
1、本篇任务：从一次错误回答找到具体失败步骤 应用日志常只告诉你请求失败；Agent 却可能在路由、检索、工具、模型或输出校验任一层出错。LangSmith Trace 用父子 run 记录完整调用树，使一次用户请求可以沿步骤检查。 本课为退款助手建立 的追踪层级。 2、Run 与 Trace 的关系 一个 run 表示一个工作单元，多个父子 run 组成 trace： 根 run 对应用户可见结果；子 run 对应可独立计时、失败和评...
LangSmith 02：观测、调试与反馈闭环
1、本篇任务：把“用户说答错了”变成可重复诊断 Trace 是原始运行记录，Observability 是用 trace 回答运营问题：哪类请求在失败；从哪个版本开始；影响谁；应由哪个团队处理。 2、一次投诉的固定排查顺序 收到 request ID 后： 1. 确认 environment、release、模型/prompt/index 版本。 2. 检查路由是否选择正确流程。 3. 检查 retriever 的 filter、chu...
LangSmith 03：离线与在线评测
1、本篇任务：证明新版本比旧版本更好 LLM 输出非确定，不能靠“手工聊几句”发布。LangSmith Evaluation 的基本循环是：创建 Dataset；定义 Evaluator；运行 Experiment；比较结果；把线上失败回灌 Dataset。 离线评测在发布前使用参考答案；在线评测在生产 trace 上监控格式、安全与质量模式。两者作用不同，不能互相替代。 2、先拆分“好”的维度 退款助手至少有：意图分类、检索命中、答案...