用例
以下是按框架组织的常见用例教程。Deep Agents
Deep Agents 包含管理上下文、虚拟文件系统和其他常见代理需求的内置功能。数据分析
构建一个将报告发送到 Slack 的数据分析代理。
深度研究
构建一个具有子代理委派和策略反思的多步骤网络研究代理。
LangChain
LangChain 代理实现使得简单用例的入门变得容易。语义搜索
使用 LangChain 组件构建 PDF 上的语义搜索引擎。
RAG 代理
创建一个检索增强生成（RAG）代理。
SQL 代理
构建一个与数据库交互并支持人工审核的 SQL 代理。
语音代理
构建一个可以与之对话和倾听的代理。
LangGraph
LangChain 的代理实现使用了 LangGraph 原语。 如果需要更深度的定制，可以直接在 LangGraph 中实现代理。自定义 RAG 代理
使用 LangGraph 原语构建 RAG 代理，以实现细粒度控制。
自定义 SQL 代理
直接在 LangGraph 中实现 SQL 代理，以获得最大灵活性。
多代理
这些教程演示了多代理模式，将 LangChain 代理与 LangGraph 工作流相结合。子代理：个人助手
构建一个委派给子代理的个人助手。
交接：客户支持
构建一个客户支持工作流，其中单个代理在不同状态之间转换。
路由器：知识库
构建一个将查询路由到专门代理的多源知识库。
技能：SQL 助手
构建一个使用按需上下文加载逐步加载专门技能的代理。
概念概述
这些指南解释了 LangChain 和 LangGraph 背后的核心概念和 API。记忆
理解交互在线程内和跨线程的持久性。
上下文工程
学习为 AI 应用程序提供正确信息和工具以完成任务的方法。
图 API
探索 LangGraph 的声明式图构建 API。
函数式 API
将代理构建为单个函数。
额外资源
LangChain 学院
课程和练习，提升您的 LangChain 技能。
案例研究
查看团队如何在生产环境中使用 LangChain 和 LangGraph。
连接这些文档 到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。