LangChain MCP 指南摘要 MCP（Model Context Protocol）是一个标准化协议，用于规范LLM与外部工具、数据和提示词的交互方式。LangChain通过langchain-mcp-adapters库提供MCP支持，实现： 核心功能：发现/调用工具、访问资源、复用提示词模板 架构优势：标准化接口、解耦设计、类型安全、生态共享 典型应用：创建数学计算服务器（如加减乘除工具

摘要 LangChain上下文工程指南详细介绍了如何优化LLM性能的核心技术。上下文工程是指在正确的时间、以正确的格式提供正确的信息和工具，使LLM能成功完成任务。这是AI工程师的核心工作之一。 指南指出，大多数Agent失败源于上下文问题而非模型能力问题。上下文工程包括动态调整系统提示词、智能管理消息历史、按需提供工具、选择合适的模型和定义输出格式。LangChain将上下文分为三种类型：瞬态的

摘要 LangChain Guardrails 和 Runtime 系统为构建生产级AI应用提供关键安全与运行机制。Guardrails分为确定性护栏（基于规则）和基于模型的护栏（使用LLM），分别用于快速过滤和语义理解，覆盖PII保护、内容审核等场景。Runtime系统提供上下文管理、依赖注入等核心功能，确保Agent安全访问外部资源。二者协同工作形成完整安全架构：输入经过Guardrails检

Eino Embedding 组件指南摘要 🔍 核心功能： 文本向量化组件，将文本转换为高维向量 支持语义相似度计算、智能搜索等AI应用 🚀 快速使用： 配置API密钥和模型 初始化Embedder实例 调用EmbedStrings方法转换文本 🛠️ 接口设计： 简洁的Go接口规范 支持批量文本处理 可选配置项灵活扩展 ⚡ 最佳实践： 推荐集成到Chain编排工作流 可与其他Eino组件无缝

Eino是字节跳动开源的大模型应用开发框架，采用组件化设计理念，让开发者能像搭积木一样快速构建AI应用。框架解决了传统AI开发中重复造轮子、维护困难等痛点，通过标准化组件（如ChatModel、Retriever等）和灵活的编排能力（Chain/Graph），实现模块化开发和即插即用。基于Golang的强类型特性，Eino在编译时就能捕获类型错误，提升代码质量。其分层架构包含应用层、编排层、组件层

智能体时代：自主决策的AI助手 智能体时代标志着AI从被动应答到主动行动的转变。智能体是能够感知环境、自主决策并采取行动的实体，如扫地机器人、自动驾驶汽车等。它们具有四大核心特征： 自主性：动态决策而非固定脚本 反应性：实时响应环境变化 主动性：预见需求并提前行动 学习能力：持续优化表现 智能体演进包含四个层次：简单反射式→基于模型→目标导向→效用最大化。与普通程序相比，智能体能理解自然语言目标并

你的团队有特定的代码风格和架构模式训练AI理解你的项目规范📋 项目上下文提示词模板：我们的项目使用以下规范：【架构模式】- MVC架构- Service层处理业务逻辑- Repository层处理数据访问- DTO对象传输数据【代码风格】- 函数命名：snake_case- 类命名：PascalCase- 常量：UPPER_CASE- 每个函数必须有docstring【错误处理】- 自定义异常类

本文详细介绍了LangChain中的核心消息类型及其应用场景。主要包括HumanMessage(用户消息)、AIMessage(AI响应)、SystemMessage(系统指令)和ToolMessage(工具消息)四种主要消息类型，以及用于删除历史消息的RemoveMessage。消息支持文本、图像等多模态内容，可包含元数据、工具调用等信息。文章还比较了content和content_blocks

LangChain工具指南摘要 LangChain工具是Agent调用执行操作的组件，通过明确定义的输入输出扩展模型能力。工具封装可调用函数，定义输入模式，可传递给聊天模型使用。 工具定义有三种方式： @tool装饰器：最简单的方式，通过函数类型提示定义输入模式，文档字符串作为工具描述 args_schema参数：使用Pydantic模型定义复杂参数验证 继承BaseTool类：提供完全控制，适合

LangChain Streaming 指南摘要 LangChain 的流式传输系统为LLM应用提供实时响应能力，显著提升用户体验。核心功能包括： 流式模式： 支持values/updates/messages/custom/debug五种模式 可输出token级/步骤级/事件级数据 核心应用： 模型流式：逐token输出内容 工具流式：实时显示工具调用过程 Agent流式：观察Agent执行步骤