在 P1 中，我们已经学会了用 LCEL 搭一条最简单的链创建上面这样一条链，这条链能跑，但有个问题——模型只会说，不会做。你问它"今天昆明天气怎么样？"，它只能回答"抱歉，我无法获取实时数据。在本篇博客中，我们就来解决这个LLM的痛点：我们会学会三种调用大模型的姿势，然后给 AI 上手脚，让它不再只有大脑，即工具，让它真正能动起来。

本文介绍了如何快速上手LangChain框架创建AI代理。主要内容包括：1）LangChain的核心功能是连接大模型与外部工具/数据；2）关键概念如Runnable接口和LCEL表达式语言；3）实践步骤：申请DeepSeek API、配置环境、安装依赖库；4）代码示例展示了定义LLM、消息列表和输出解析器的过程；5）两种调用方式对比，最终实现英译中功能。文章提供了从理论到实践的完整入门指南，帮助开

通过上述创建过程，我们可以发现，要实现线程的创建和运行，需要start()方法和run()方法的共同协作，那么也许大家会有疑问，这两个方法到底有什么区别呢，可以混用吗？但是要注意的是，此处结果肯定不一定是2000，因为创建线程，启动main等等之类的行为也是需要时间的，所以我们只是保证一定会 >= 2000就说明确实是有休眠存在的~~有的时候，我们有的线程需要等待其它线程做完工作之后，才开始被执行

那么事实上，我们可以发现，这个网址是在国外的，因此我们在真正使用并需要从中央仓库下载时会发现，特别的慢，那么为了解决这个问题，国内一些厂商就做了中央仓库的镜像仓库，它包含了中央仓库中的所有内容，访问速度可以大大提升，因此我们就需要配置国内的Maven仓库，这里我们以。如果pom.xml中有报红，那么多半是依赖导入的问题，检查Maven仓库配置，多刷新Maven，如果都没问题依旧报红，那么可能是ve