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AI Agent 实战教程

从基础概念到生产实践，循序掌握 LangChain、LangGraph、RAG 与多 Agent 协作

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01Agent 基础

02LangChain

03LangGraph

04综合实战

DualSeason 小夏 · 已发布 12 章 · 双季中转站支持

准备篇：环境配置与中转站接入

Python 环境搭建、双季中转站 API 配置（https://dualseason.com）、依赖安装。

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什么是 AI Agent — 核心概念与最小实现

Agent 三要素（LLM + 工具 + 记忆）、ReAct 模式详解、手写最简 Agent。

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LCEL 链式调用 — LangChain 声明式编程

LCEL 管道符、Prompt 模板、输出解析器、RunnableParallel 并行调用、Chain 组合。

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工具定义与调用 — Agent 的能力延伸

@tool 装饰器、bind_tools、ToolNode 自动执行、工具调用完整流程。

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RAG 检索增强生成 — 让 Agent 拥有知识库

RAG 五步流程：文档加载、分割、向量化、检索、增强生成。Chroma 向量库实战。

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记忆机制 — 让 Agent 拥有上下文感知

对话缓冲记忆、总结记忆、向量检索记忆、RunnableWithMessageHistory 集成。

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StateGraph 状态图 — LangGraph 核心引擎

State/Node/Edge/ConditionalEdge 核心概念，对比 LCEL 与 StateGraph 的差异。

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ReAct Agent 实战 — LangGraph 实现 Agent 循环

用 StateGraph 构建完整的 ReAct 循环，ToolNode 自动执行工具，条件路由判断。

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多 Agent 协作 — Supervisor-Worker 模式

Supervisor 协调多个专家 Agent、条件路由调度、多 Agent 协作架构设计。

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人工审批流程 — Human-in-the-Loop

interrupt_before 中断机制、checkpointer 持久化、风险等级审批策略。

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CrewAI 入门 — 多角色协作框架

Agent/Task/Crew 核心概念，角色扮演式协作，工具集成，与 LangGraph 对比。

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实战项目：智能客服系统

意图识别 + 多专家 Agent + RAG 知识库，构建完整的可扩展客服系统。

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AI Agent 实战教程

准备篇

准备篇：环境配置与中转站接入

认知篇

什么是 AI Agent — 核心概念与最小实现

核心篇

LCEL 链式调用 — LangChain 声明式编程

工具定义与调用 — Agent 的能力延伸

RAG 检索增强生成 — 让 Agent 拥有知识库

记忆机制 — 让 Agent 拥有上下文感知

进阶篇

StateGraph 状态图 — LangGraph 核心引擎

ReAct Agent 实战 — LangGraph 实现 Agent 循环

多 Agent 协作 — Supervisor-Worker 模式

人工审批流程 — Human-in-the-Loop

实战篇

CrewAI 入门 — 多角色协作框架

实战项目：智能客服系统

AI Agent 实战教程

课程目录

准备篇

准备篇：环境配置与中转站接入

认知篇

什么是 AI Agent — 核心概念与最小实现

核心篇

LCEL 链式调用 — LangChain 声明式编程

工具定义与调用 — Agent 的能力延伸

RAG 检索增强生成 — 让 Agent 拥有知识库

记忆机制 — 让 Agent 拥有上下文感知

进阶篇

StateGraph 状态图 — LangGraph 核心引擎

ReAct Agent 实战 — LangGraph 实现 Agent 循环

多 Agent 协作 — Supervisor-Worker 模式

人工审批流程 — Human-in-the-Loop

实战篇

CrewAI 入门 — 多角色协作框架

实战项目：智能客服系统