LangChain 是专为 LLM 应用设计的智能体开发框架，提供模型调用、对话记忆、工具集成、知识检索等模块，极大简化了智能体开发流程。自开源以来，LangChain 已成为 LLM 应用和代理系统的主流选择。
本教程将系统介绍 LangChain 1.0 的核心概念、LangGraph 架构及其在智能体开发中的应用。内容涵盖项目初始化、多轮对话、API 集成、LangGraph 工作流、调试优化、性能与扩展、部署实践及常见问题，帮助读者掌握 LangChain 智能体开发的完整方法论。
章节目录
第 1 章：概述
草稿
LangChain 1.0 的发展历程和核心功能模块详解。
第 3 章：智能体核心
草稿
LangChain 的核心概念包括 LangGraph 架构、工具集成、结构化输出、消息传递机制等。
第 4 章：上下文工程
草稿
介绍上下文工程的理念、三大上下文控制域及实用策略，帮助提升智能体的可靠性与可控性。
第 5 章：记忆与持久化
草稿
系统讲解短期记忆、长期记忆与持久化策略，包含 Checkpointer 与状态模式的实战建议。
第 6 章：结构化输出
草稿
系统讲解结构化输出设计方法、实现策略与常见错误处理方案，包含 Pydantic/dataclass 使用示例。
第 7 章：中间件
草稿
系统讲解中间件原理、核心钩子与自定义中间件实战，助力智能体在关键阶段拦截与扩展行为。
第 8 章：防护栏与安全
草稿
系统讲解 PII 检测、人工介入、资源限制与模型回退等安全与合规实践，助力智能体安全可靠运行。
第 11 章：检索增强生成
草稿
系统讲解 RAG 架构模式、知识库构建流程及三种主流 RAG 实现方式，助力理解检索与生成的融合。
第 12 章：测试与评估
草稿
系统讲解智能体测试与评估方法，涵盖单元测试、AgentEvals 及评估器模式，助力质量保障。
实践指南
草稿
通过循序渐进的实践演示如何使用 LangChain 1.0 构建 AI 智能体。
最佳实践
草稿
构建和部署 LangChain 智能体的最佳实践，包括性能优化、错误处理、状态持久化等。
部署指南
草稿
如何将 LangChain 智能体部署到本地和云端生产环境。
问题与挑战
草稿
LangChain 智能体开发和部署中的常见问题及解决方案。
总结与展望
草稿
LangChain 的发展总结和未来展望，以及与其他框架的比较。