LangChain 使得原型设计 LLM 应用程序和 Agents 变得简单。然而，将 LLM 应用程序部署到生产环境可能会出乎意料地困难。需要对提示词（prompt）、链（chain）和其他组件进行大量定制和迭代，以打造一个高质量的产品。LangSmith 的目的是为了让这一过程更简便。LangSmith 是一个用于调试、测试和监控 LLM 应用的统一平台。

在科技的不断演进中，大语言模型的应用范围越来越广泛，但传统API集成方式却如同一个混乱的拼图，每个服务都需要单独开发适配代码，这不仅增加了开发的复杂性和成本，还限制了大语言模型的灵活性和扩展性。MCP的出现，就如同给这个混乱的局面带来了一盏明灯。MCP类似于“AI领域的USB - C接口”，这一形象的比喻生动地说明了它的统一和兼容性。在计算机硬件领域，USB - C接口凭借其统一的标准，让各种设备

AI数据分析技术实现从传统人工分析到智能化的跨越式发展。其核心在于机器学习、NLP等技术的应用，具备处理多源数据、实时预测等优势。技术演进历经规则驱动、机器学习到生成式AI三个阶段。完整的四层技术栈涵盖数据采集、算法模型、智能分析和可视化应用，其中AutoML和NLP等突破性技术显著降低使用门槛。实践工具推荐包括InsCode、TensorFlow等低代码平台和专业分析工具，助力企业实现数据驱动决

这种 memory 类型会随着时间的推移创建对话的摘要，适用于浓缩较长对话中的信息。这种 memory 类型结合了对话摘要和缓冲区，能够在最近的交互与摘要之间保持平衡。它使用 token 长度来决定何时刷新交互内容。可以使用这些 memory 类型来增强在 LangChain 中与 AI 模型的交互。每种 memory 类型都有其特定的用途，并可以根据需求进行选择。

尽管对话模型在内部使用了语言模型，但它们提供了一个独特的接口，以聊天消息作为输入和输出。本节将详细介绍如何在 LangChain 中使用 OpenAI 的对话模型，其他模型使用方法类似，如前用通义千问所创建的。这些示例展示了如何使用 Langchain 的输出解析器来结构化各种类型的模型响应，使其适用于不同的应用场景和格式。本节将介绍如何在 LangChain 中使用 OpenAI 的 LLM 封

在使用此 agent 时，请务必小心，以防止 LLM 生成的恶意 Python 代码可能带来的潜在危害。该 agent 将执行必要的操作来创建问题，并提供响应，例如 “已在项目 PW 中创建了新问题，摘要为‘制作更多炒饭’，描述为‘提醒自己制作更多炒饭’。请注意，运行某些查询（例如“运行可能的最大查询”）可能会使您的 SQL 数据库过载，尤其是当数据库包含数百万行数据时。即使在遇到初始错误后，ag

主句This (inherently sequential) nature precludes parallelization (within training examples)是主谓宾结构，其中precludes是谓语，前后分别是主语和宾语，第一个括号中是前置定语，修饰nature，第二个括号中是后置定语，修饰parallelization。句子的主干是：Recurrent models fa

从纯粹技术角度描述，Agent 即是对链式（chains）概念的提升，利用语言模型动态地决定要执行的动作序列，使它们变得极其灵活和适应性强。LangChain 引入了一个强大的概念，称为 Agent，当前的很多媒体将其翻译为“智能体”，从汉语的译名来看，它会让人觉得很“智能”。根据需求，你可以选择最适合项目需求的工具和工具包，并将它们集成到 agent 的工作流中。Agent 的输出可以是下一步要

在 LangChain 中，大型语言模型（LLM）应用中的链式操作通常涉及将提示模板（prompt template）与 LLM 结合，并可选地加入输出解析器（output parser）。在语言模型领域，一种常见的做法是通过一系列后续调用来跟进初始调用，其中将一个调用的输出作为下一个调用的输入。此外，LangChain 的元数据标注器文档转换器可以用于从 LangChain 文档中提取元数据，功

此外，它还提供了一个客户端，可用于调用部署在服务器上的 runnables，同时在 LangChainJS 中也提供了 JavaScript 客户端。如果需要，可以选择该云服务商提供的类似服务。以下是一个服务器示例，它部署了一个 OpenAI 的聊天模型、一个 Anthropic 的聊天模型，以及一个使用 Anthropic 模型来讲某个主题相关笑话的链（chain）。如果继承了该类型，服务器将把