LangChain 于2022 年 10 月左右由机器学习工程师发起。最初是 Harrison 的一个副业，当时他大约写了800 行代码，是一个体量不大的单文件 Python 包，于同年秋季发布到了个人的 GitHub 账户上。在2024 年初，LangChain 发布了其更底层的方式编排——多智能体逻辑。2025 年 10 月 20 日，LangChain 团队正式发布与—— 这是这两大框架的首

Harness是一种AI Agent的工程范式，旨在将大语言模型（LLM）与稳定运行的基础设施分离，类似“操作系统”。其核心分为六层：上下文管理（角色定义、信息筛选）、工具系统（工具选择与调用）、执行编排（步骤串联）、状态与记忆（分层管理）、评估与观测（自我验证）、约束与恢复（错误处理）。Harness Engineering解决了Agent常见失败模式，如一步到位、过早宣布胜利、复制坏模式等，通

Harness是一种AI Agent的工程范式，旨在将大语言模型（LLM）与稳定运行的基础设施分离，类似“操作系统”。其核心分为六层：上下文管理（角色定义、信息筛选）、工具系统（工具选择与调用）、执行编排（步骤串联）、状态与记忆（分层管理）、评估与观测（自我验证）、约束与恢复（错误处理）。Harness Engineering解决了Agent常见失败模式，如一步到位、过早宣布胜利、复制坏模式等，通

Harness是一种AI Agent的工程范式，旨在将大语言模型（LLM）与稳定运行的基础设施分离，类似“操作系统”。其核心分为六层：上下文管理（角色定义、信息筛选）、工具系统（工具选择与调用）、执行编排（步骤串联）、状态与记忆（分层管理）、评估与观测（自我验证）、约束与恢复（错误处理）。Harness Engineering解决了Agent常见失败模式，如一步到位、过早宣布胜利、复制坏模式等，通

本文介绍了Agent Skills的概念及其应用。Agent Skills是模块化的能力扩展包，通过标准化封装让AI Agent具备特定领域的专业知识和工具使用能力。文章对比了Agent Skills与Multi-Agent架构的区别，指出Skills模式通过渐进式披露机制优化上下文管理，实现高效的任务处理。文中还提供了Skills开发示例，包括高德地图和12306服务的集成案例，展示了如何通过S

本文介绍了Agent Skills的概念及其应用。Agent Skills是模块化的能力扩展包，通过标准化封装让AI Agent具备特定领域的专业知识和工具使用能力。文章对比了Agent Skills与Multi-Agent架构的区别，指出Skills模式通过渐进式披露机制优化上下文管理，实现高效的任务处理。文中还提供了Skills开发示例，包括高德地图和12306服务的集成案例，展示了如何通过S

LangChain 于2022 年 10 月左右由机器学习工程师发起。最初是 Harrison 的一个副业，当时他大约写了800 行代码，是一个体量不大的单文件 Python 包，于同年秋季发布到了个人的 GitHub 账户上。在2024 年初，LangChain 发布了其更底层的方式编排——多智能体逻辑。2025 年 10 月 20 日，LangChain 团队正式发布与—— 这是这两大框架的首

LangChain 于2022 年 10 月左右由机器学习工程师发起。最初是 Harrison 的一个副业，当时他大约写了800 行代码，是一个体量不大的单文件 Python 包，于同年秋季发布到了个人的 GitHub 账户上。在2024 年初，LangChain 发布了其更底层的方式编排——多智能体逻辑。2025 年 10 月 20 日，LangChain 团队正式发布与—— 这是这两大框架的首

LangChain 于2022 年 10 月左右由机器学习工程师发起。最初是 Harrison 的一个副业，当时他大约写了800 行代码，是一个体量不大的单文件 Python 包，于同年秋季发布到了个人的 GitHub 账户上。在2024 年初，LangChain 发布了其更底层的方式编排——多智能体逻辑。2025 年 10 月 20 日，LangChain 团队正式发布与—— 这是这两大框架的首

LangGraph是一个专为构建复杂AI智能体系统设计的开源框架，具有以下核心特点：1）结合模型推理与人工干预，确保工作流可靠性；2）提供底层可扩展架构，支持定制多智能体系统；3）支持实时流式传输。其独特优势在于处理企业级定制任务时不受限于单一架构，同时支持短期/长期记忆机制。配套的CLI工具支持本地开发与Docker部署，可通过Python虚拟环境快速搭建项目。框架兼容各类LLM（包括开源模型）