Jean's Blog

LangChain 内置中间件实战手册：对话总结、上下文编辑、人工介入、模型/工具调用限制、模型回退、工具重试、PII 检测、待办清单、LLM 工具选择器与模拟器等。

LangChain 中间件机制详解：节点式与包装式两种钩子分类、装饰器与类继承两种实现方式、Agent 各生命周期钩子，以及 Agent 跳转、修改短期记忆等高级用法。

LangChain 结构化输出详解：Pydantic、Dataclasses、TypedDict、JSON Schema 四种格式对比，智能错误处理、联合类型、复杂嵌套等高级特性，以及输出策略选型指南。

LangChain 记忆机制详解：短期记忆与 Checkpointer 持久化（内存/生产环境/自定义 Agent），在工具中读写记忆，记忆处理中间件（动态系统提示词、消息截断、删除、总结）。

LangChain 工具组件详解：创建基本工具、自定义名称与描述、Pydantic 参数声明，以及通过 ToolRuntime 访问上下文、存储、流式写入、会话状态等运行时能力，附最佳实践。

LangChain 消息组件详解：消息的角色、内容、元数据组成，SystemMessage/HumanMessage/AIMessage/ToolMessage 四种类型，文本/消息/字典三种使用模式，标准内容块（Content Blocks）与最佳实践。

LangChain 模型组件详解：ChatOpenAI 与 init_chat_model 初始化方式、模型参数配置、invoke/stream/batch 调用，Model Profiles 模型档案，以及 JSON Schema/Pydantic/TypedDict 三种结构化输出。

LangChain 入门第一讲：框架定位、核心价值与发展历史、环境安装，用 create_agent 快速构建天气 Agent，详解 invoke/stream 输出结构与模型、工具、记忆、中间件、上下文五大核心组件，并介绍 LangSmith 接入。

LangGraph 父子图详解：从节点调用与直接添加为节点两种子图实现方式、子图持久化、状态查看与调试，多智能体与模块化工作流两大应用场景。

LangGraph 多智能体交互：主管型（Supervisor）与群组型（Swarm）两种多智能体架构的完整案例与架构对比总结。