关联概念

大语言模型

大语言模型的能力、调用方式与应用边界。

8 篇内容

文章2026年9月2日LangChain 开发8 分钟

摘要通过中间件动态选择模型、工具与 Prompt，并厘清 State、Context 和 Store 的职责。

文章2026年8月18日LangChain 开发10 分钟

摘要比较 LangChain 的 ProviderStrategy 与 ToolStrategy，并用 Schema 定义可验证、可编程的 LLM 输出。

文章2026年8月17日LangChain 开发9 分钟

摘要说明 LangChain Tool 的定义、调用机制与设计原则，以及模型决策和程序执行之间的职责边界。

文章2026年8月14日LangChain 开发8 分钟

摘要从 create_agent、invoke 与 stream 入手，说明 System、Human、AI、Tool 四种 Message 在模型和工具之间如何流转。

文章2026年8月13日LangChain 开发14 分钟

摘要从 create_agent 到 init_chat_model，说明 LangChain Agent 的运行循环、模型接入方式及 timeout、max_retries 等参数。

文章2026年8月12日LangChain 开发10 分钟

摘要用 Model、System Prompt、Tools、Agent Loop、State、Middleware 与 Structured Output 七个概念理解 LangChain Agent。

文章2026年8月11日LangChain 开发12 分钟

摘要基于 LangChain 比较 AI Agent 与普通大模型调用在控制流、决策权和执行路径上的差异，并说明 Workflow 与 Agent 的选择标准。

文章2026年8月10日LangChain 开发14 分钟

摘要理解 LangChain、LangGraph 与 Deep Agents 的分工，按任务复杂度选择合适的 Agent 架构。