本文摘要： 本文介绍了如何让大模型从单纯的语言生成扩展到实际业务操作，通过Tool工具调用和Agent智能体实现功能。首先解释了Tool和Agent的核心概念：Tool是封装外部能力的函数，Agent则是自主调度工具的智能程序。接着详细展示了如何定义Tool（包括装饰器使用、参数校验和描述编写），并通过电商客服案例演示了如何构建一个简单的单工具Agent。文章强调工具描述的重要性，并提供了最佳实践

本文摘要： 本文介绍了如何让大模型从单纯的语言生成扩展到实际业务操作，通过Tool工具调用和Agent智能体实现功能。首先解释了Tool和Agent的核心概念：Tool是封装外部能力的函数，Agent则是自主调度工具的智能程序。接着详细展示了如何定义Tool（包括装饰器使用、参数校验和描述编写），并通过电商客服案例演示了如何构建一个简单的单工具Agent。文章强调工具描述的重要性，并提供了最佳实践

本文介绍了LangChain 1.0的核心概念、环境搭建和基础应用开发。主要内容包括： LangChain定位 作为大模型与业务应用间的中间层框架，标准化封装模型调用、提示词管理、上下文记忆等通用能力 对比直接调用API的优势：兼容多模型、简化多轮对话等复杂场景开发 环境搭建指南 Python版本建议（3.10/3.11） 安装关键依赖包及国内镜像配置 API密钥管理最佳实践（使用.env文件）

本文介绍了LLM应用开发中的核心技巧，重点讲解了如何通过Prompt模板体系和结构化输出来构建可落地的业务系统。文章提出两条关键原则：1）使用ChatPromptTemplate管理提示词模板，将固定规则与动态变量分离；2）遵循角色定义、任务明确、约束清晰、输入结构化四大提示词编写原则。通过商品文案生成、学习计划制定、智能客服等实战案例，展示了如何实现提示词工程化。文中还分享了多轮对话处理技巧和模

到这里，LangChain 的核心基础就全部打通了：模型调用、Prompt 模板、结构化输出、链式编排、文档预处理。这些东西吃透，你已经具备了开发完整 RAG 应用的能力。

本文介绍了LangChain 1.0的核心概念、环境搭建和基础应用开发。主要内容包括： LangChain定位 作为大模型与业务应用间的中间层框架，标准化封装模型调用、提示词管理、上下文记忆等通用能力 对比直接调用API的优势：兼容多模型、简化多轮对话等复杂场景开发 环境搭建指南 Python版本建议（3.10/3.11） 安装关键依赖包及国内镜像配置 API密钥管理最佳实践（使用.env文件）