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

LangChain短期记忆指南摘要 短期记忆是LangChain中让AI代理记住单次对话内容的关键机制，能维护连贯的多轮对话。相比长期记忆，短期记忆仅作用于当前会话，存储对话历史等临时数据。 核心实现方式包括： 使用MessagesState管理对话状态 通过add_messages智能更新消息列表 借助Checkpointer实现对话持久化 当对话变长时，推荐采用修剪策略： 消息修剪：保留最近的

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

LangChain结构化输出指南摘要 LangChain的Structured Output功能允许LLM返回特定格式的结构化数据（如JSON对象、Pydantic模型），而非自然语言文本。相比传统文本解析方式，结构化输出提供更可靠的数据提取、更好的系统集成、类型安全验证和开发体验。 核心实现方式包括： 使用Pydantic Model（推荐） - 支持自动验证和IDE补全 使用TypedDict

本文总结了LangChain框架中Models的核心概念和不同模型提供商的初始化方法。主要内容包括： Models的作用：作为Agent的推理引擎，负责理解输入、生成响应、工具调用决策等核心功能 Chat Models与LLMs的区别： Chat Models专为对话设计，支持消息列表输入和工具调用 LLMs更通用，接受字符串输入输出 推荐使用Chat Models：因其支持更丰富的对话上下文、原