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LangSmith 是 LangChain 生态下的生产级 LLM 应用开发平台，核心作用是对LLM调用、Agent执行等全链路进行；简单来说：我们可以将LLM应用的执行数据（输入、输出、耗时、错误信息等）上报到LangSmith平台，直观展示执行过程、排查问题、优化性能，是LLM应用落地的关键工具。

本文介绍了一个基于AutoGen框架的多智能体协作系统，用于实现订单和物流查询业务场景。系统包含四个核心组件：UserProxyAgent作为用户代理执行工具调用，三个AssistantAgent分别负责订单查询、物流查询和结果汇总，GroupChatManager协调智能体间的协作流程。通过注册工具函数和配置群组聊天规则，系统实现了"用户发起→订单查询→物流查询→结果汇总"的

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SkyWalking是一个开源的观测平台，提供监控：分布式追踪调用链 、jvm内存变化、监控报警、查看服务器基本配置信息。在整个skywalking的系统中，有三个角色：1.skywalking agent负责收集各种监控数据；2.skywalking oapservice负责处理监控数据，比如接受skywalking agent的监控数据...

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文章摘要： 本文介绍了如何利用LangChain的RedisChatMessageHistory实现对话历史管理。主要内容包括：1) 基础用法展示直接操作Redis消息历史；2) 推荐的生产级集成方案，通过RunnableWithMessageHistory自动管理多用户隔离的对话记忆；3) 提供完整的代码示例，包含Redis连接配置、历史修剪策略和会话过期控制；4) 演示了如何将Redis记忆系

很完整的封装案例可用于生产（生产环境可以再加些日志、监控…）该案例langchain版本可能有问题，使用时注意下。week04\p12-自定义大模型接口有复杂提示词参数时使用week04\p11-自定义模板.ipynb将大模型返回的结果封装成指定格式。week04\p13-自定义输出解释器.ipynb类似AOP上下文增强常用用途：清洗用户输入数据、封装大模型返回结果。# 明确类型定义（输入什么类型