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从 LangChain 单 Agent + 单轮 prompt → LangGraph 0.3 + Multi-Agent + MCP 1.0 + Computer Use + Memory + RAG + Voice Agent 全栈升级 56 天踩坑录:17 反模式 + 18 修法
27 位算法 / 工程师 56 天把公司"客服 / 销售 / 运营 / 数据分析 / 编程辅助 / 文档摘要"6 大业务场景,从 2024 年 LangChain 单 Agent + 单轮 prompt 重构到 LangGraph 0.3 + LangChain 0.3 + AutoGen 0.4 + CrewAI 0.86 + OpenAI Agents SDK + Anth…- 62
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LangChain + Qdrant + GPT-4o 知识库助手幻觉率从 11.2% 压到 0.3% 的 6 周治理复盘:Prompt + Citation Verifier + Sufficiency Check + Self-Consistency 四层防御 + 12 条治理纪律
审计抽检发现 3 个月内 LLM 凭空编造 23 次内部 SOP 步骤,30 天整改令下,我们用 4 层防御把幻觉率从 11.2% 压到 0.3%,全是工程层面的约束与兜底组合,没有用模型微调,可量化、可监控、可持续。- 0
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LangChain Agent memory 累计 280 万 entry 拖垮 prompt 质量的 6 天复盘:分层 memory + 遗忘曲线 + reranker 三件套落地
客服 Agent 上线 4 个月后客户评分从 4.5 跌到 3.2,排查 6 天发现根因是 long-term memory 累计 280 万 entry,检索召回大半是陈年噪声,prompt 长达 11000 token 稀释关键信息。本文复盘失控因果链、4 层 memory 架构、Ebbinghaus 遗忘曲线、reranker 二阶段检索、重要性评分模型,以及落地的 Agent Memory…- 0
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LangGraph 多 Agent 协作:从 3 Agent 互相调死循环到稳态 ReAct 链的 8 周复盘
分享我们用 LangGraph 做客户成功 Agent 项目的 8 周实战:三个 Agent 自由协作导致 47 轮循环烧掉 36 美元的真实事故,从全局护栏到主 Agent+工具集的架构演进,5 种修法 + 4 版本数据对比 + 9 条工程纪律,告诉你为什么单 Agent 比多 Agent 更靠谱。- 8
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多 Agent 协作与工具调用编排完全指南:从一次"7 个 tool 塞一个 prompt 用户问账单 Agent 去查工单"看懂为什么 LangChain ReAct 远远不够
2024 年我们给一家 SaaS 公司做 AI 客户成功助手业务场景是客户提一个问题比如我的账单为什么多了 300 美元系统需要调用账单 API 加用量 API 加工单系统加知识库综合给出解释第一版用 LangChain ReAct Agent 一个大 prompt 塞所有 tool description 跑通 demo 老板说 AI 真神奇上生产第二天就崩了第一种最让我傻眼是 ReAct lo…- 0
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LangGraph 多 Agent 工程化完全指南:从一次"客服 Agent 卡 30 轮循环烧钱差点真自动退款"看懂为什么 ReAct 远远不够
2024 年我们给一家电商做智能客服 Agent 系统需求是用户问问题 Agent 自己判断要不要查订单要不要查物流要不要查退款政策要不要转人工一个 Agent 完成全链路第一版我们用 LangChain 的 ReAct Agent 跑通 demo 给业务看客户问我上周买的耳机什么时候到 Agent 自动调 query_order + query_logistics 返回精确答案老板看了直夸 AI…- 2
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LangChain Agent 工程化完全指南:从一次"Agent 死循环 12 次调用烧 0.5 美金一查"看懂为什么写 5 个 tool 远远不够
2024 年中我们做一个 AI 财务助手接入 LangChain Agent 给企业 CFO 做财务分析我以为很简单写 5 个 tool 查询数据库查询 ERP 计算指标生成报表邮件发送用 ZeroShotReactDescription Agent 串起来 demo 跑通效果惊艳老板拍板上线然而上线两周后我们陆续踩了一堆坑第一种最让我傻眼 Agent 调用 LLM 决策下一步一个简单的查上月营收…- 0
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RAG 检索增强生成工程化完全指南:从一次"企业知识库助手幻觉编造内容客户当场炸毛"看懂为什么 LangChain demo 远远不够
2024 年我们做一个企业知识库问答给客户内部的 5000 份 PDF 政策文件做 RAG retrieval augmented generation 问答助手原型阶段 LangChain 加 OpenAI text embedding 3 small 加 GPT 4 一周做完 demo 老板看了说牛逼上线结果上线第一天我们陆续踩了一堆坑第一种最让我傻眼用户问公司年假怎么算模型一本正经地胡说八道…- 0
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LangChain Agent 工程化完全指南:从一次"Agent 死循环烧了几百美元 token"看懂为什么 demo 时聪明的 Agent 上线就崩
2024 年我做了一个内部的 AI 助手项目核心需求是让模型能调一些公司内部的工具查 CRM 看订单生成报表执行 SQL 我第一反应是这事现在用 LangChain Agent 一周就能搞定 ReAct 框架自动会决定调哪个工具调几次最后输出答案给用户原型确实一周做完测了几个 case 模型行为很聪明老板看了还挺满意可等真把这套面向几百个内部用户开放一串问题冒了出来第一种最先把我打懵某天用户问帮我…- 2
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LangChain 与 LlamaIndex 完全指南:LLM 应用框架的实战选型
LangChain 是 2023 年以来 AI 工程界最有争议的框架之一 —— 它把 LLM 应用开发从"裸调 API"提升到"组件化",但也因为过度抽象、文档跟不上、API 频繁改动被开发者抱怨。这篇文章不站队,而是讲清楚 LangChain / LlamaIndex 实际能解决什么问题、什么场景该用、什么场景该绕开,以及 2025 年最稳的使用姿势。 L…- 4
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RAG 检索增强生成完全指南:从 Naive 到生产级 Advanced RAG
RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)是 2023 年以来 AI 工程里被讨论最多、踩坑也最多的技术。它让 LLM 能"查资料后再回答",几乎是企业落地 AI 的事实标准。但很多团队的 RAG 上线后效果不好 —— 不是因为 LLM 不行,而是 RAG 的每一个工程细节都能让效果腰斩。这篇文章把 RAG 的完整流程讲透,从最朴素的 …- 2
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LangChain
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