丢掉智障问答机器人，用 LangChain 从零搭一套 AI Agent 客服：自动接待、RAG 知识库、情绪识别、自动工单、Function Call、多 Agent 协作。代码全开源，跟着做就能落地。

本文探讨了AI Agent规划能力缺失的典型表现及其危害，通过真实案例说明缺乏规划的Agent会产生误导性结果。文章指出规划的本质在于行动前的系统性思考，并对比有无规划Agent的工作差异。作者提出规划需要解决的三大核心问题：目标理解、步骤拆解和自我检查，并介绍三种主流规划框架：CoT（思维链）适合线性推理任务，ReAct（推理+行动）通过循环迭代实现动态调整，ToT（思维树）支持多路径探索最优解

AI助手记忆缺失的痛点与Agent的三层记忆体系当前AI助手普遍存在记忆缺失问题，每次对话都从零开始，无法跨会话积累用户信息。本文揭示了传统大模型的记忆局限，并介绍了Agent系统的三层记忆架构解决方案。

文章摘要： 本文聚焦LangChain和LangGraph两大LLM应用框架，提炼18道核心面试题及答案。内容涵盖LangChain五大组件（Models、Prompts、Chains、Memory、Agents）、RAG流程实现、LCEL表达式优势、Agent决策机制及工具自定义等关键技术点。详解了Stuff/MapReduce/Refine文档链差异、Memory管理策略及ChatModel与

大模型突破"知识截止"瓶颈：Function Calling让AI具备实时行动能力