LangGraph是基于LangChain构建的库，用于创建有状态、多参与者的LLM应用程序。本文详细介绍了如何使用LangGraph构建智能聊天机器人，包括状态管理、意图分类、响应生成、条件逻辑和多智能体协调等核心功能。文章还涵盖了生产部署注意事项、错误处理、性能优化、集成模式、测试和质量保证，为开发者提供了从入门到生产环境的全面指南。

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文章介绍了如何借鉴Pinterest Text-to-SQL工程团队思路，构建一个将自然语言转换为SQL查询的系统。系统经历了两个版本：第一版需用户手动选择相关表，第二版采用RAG技术自动查找相关表。文章详细使用Python、LangChain和OpenAI搭建了Text-to-SQL系统，包括环境设置、数据库模拟、核心链构建、RAG增强表选择功能，以及将各组件组合成RAG驱动的完整流程，为非SQ

本文介绍了Hugging Face开发的Transformers库，这是一个提供多种预训练模型和工具的开源Python库，用于简化NLP任务开发。文章同时解释了Transformer模型，一种基于自注意力机制的深度学习架构，是许多现代NLP模型的基础。文章详细区分了Transformers库（工具集）和Transformer模型（架构）的概念差异，帮助读者理解它们之间的关系和应用场景。

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随着LLM智能体的出现，人工智能正在进入一个关键时代，LLM Agent是由能够感知环境、推理目标和执行动作的大语言模型（LLM）驱动的智能实体。不同于仅对用户输入做出响应的传统人工智能系统，现代LLM 智能体通过持续学习、推理和适应积极与环境互动。这一转变代表了技术进步和对人机关系的根本性重新构想。商业LLM 智能体系统（例如DeepResearch、DeepSearch和Manus）体现了这种

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本文全面介绍AI智能体的概念、特征与实现方法。智能体是由LLM驱动的、能使用工具并安全运行的系统，与传统LLM应用的最大区别在于它能执行完整工作流而非仅生成文本。文章详解了智能体的模型选择、工具定义、指令配置，以及单智能体和多智能体系统的编排模式，强调了安全护栏的重要性，并通过LangGraph框架提供了可直接运行的最小智能体示例。

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