本文介绍了LangChain短期记忆系统在AI Agent中的重要性及其实现方式。短期记忆用于临时存储对话上下文，确保AI能记住当前会话细节并做出连贯回应。文章详细讲解了三种实现形式：基于内存、Redis和PostgreSQL的存储方式，并提供了相应的代码示例。此外，还探讨了大模型上下文窗口限制问题，提出通过动态裁剪消息历史记录来维持对话连贯性，展示了使用LangChain中间件进行消息裁剪的具体

MCP（Model Context Protocol 模型上下文协议）是一个用于将 AI 应用程序连接到外部系统的开源标准。它通过标准化大语言模型与外部工具的交互方式，解决了AI 智能体应用开发中的痛点，正迅速成为 AI 领域的核心基础设施标准。Anthropic 于2024年底首次提出该协议，随后被 OpenAI、阿里、腾讯、字节跳动等全球顶尖科技企业所采纳，使其迅速成为 AI 基础设施的关键支

本文介绍了LangChain短期记忆系统在AI Agent中的重要性及其实现方式。短期记忆用于临时存储对话上下文，确保AI能记住当前会话细节并做出连贯回应。文章详细讲解了三种实现形式：基于内存、Redis和PostgreSQL的存储方式，并提供了相应的代码示例。此外，还探讨了大模型上下文窗口限制问题，提出通过动态裁剪消息历史记录来维持对话连贯性，展示了使用LangChain中间件进行消息裁剪的具体

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摘要： LangChain是一个开源的AI应用开发框架，通过模块化设计解决大模型应用中的问题，如数据滞后、幻觉等。其核心包括Model I/O、Retrieval、Memory等六大组件，支持RAG、智能代理等场景。凭借高认可度（GitHub 117k⭐）、易用性、可扩展性和可观测性（集成LangSmith平台），LangChain简化了开发流程，适用于智能问答、自动化任务和对话系统。未来，其Ag

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本文将演示如何在SpringBoot中通过集成WebSocket来实现服务端向前端推送通知消息，WebSocket的核心特点，以及在实际项目应用中的注意事项。

LangChain v1.0作为首个稳定生产版本，标志着该框架正式转型为企业级智能体开发平台。主要升级包括：1）标准化智能体创建方式，通过create_agent接口替代旧版API，支持模型、工具、系统提示等核心参数；2）引入中间件机制，提供PII处理、对话摘要等预置功能，并支持自定义中间件开发；3）统一内容处理规范，简化包结构提升开发效率。新版本通过模块化设计和可扩展架构，使开发者能更高效地构建

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摘要： LangChain是一个开源的AI应用开发框架，通过模块化设计解决大模型应用中的问题，如数据滞后、幻觉等。其核心包括Model I/O、Retrieval、Memory等六大组件，支持RAG、智能代理等场景。凭借高认可度（GitHub 117k⭐）、易用性、可扩展性和可观测性（集成LangSmith平台），LangChain简化了开发流程，适用于智能问答、自动化任务和对话系统。未来，其Ag