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从 单轮 prompt 调用 + 硬编码 if-else 工具路由 + 无记忆 + 无回溯 玩具机器人 → LangGraph 0.3 状态图编排 + Model Context Protocol + Pydantic AI 强类型输出 + Temporal 持久化工作流 + 三层记忆 + Supervisor 多智能体 + 输入输出 Guardrails + Langfuse 全链路 trace + Ragas 自动化 eval 生产级多智能体系统现代化 87 天踩坑录:47 套修法 + 7 个 P0 复盘 + 6 条 Agent 工程哲学
27 位 AI 平台工程师 87 天把一个单轮 prompt 调用 + 硬编码工具路由 + 无记忆的玩具客服机器人,彻底重构成生产级多智能体系统:LangGraph 0.3 状态图编排 + MCP 标准工具协议 + Pydantic AI 强类型输出 + Temporal 持久化工作流 + 三层记忆 + Supervisor 多智能体 + 双向 Guardrails + Langfuse 全链路 …- 0
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从 PyTorch 1.13 + Transformers 4.30 + Hugging Face Inference + OpenAI GPT-3.5 + 单 GPU 推理 + 手写 Prompt 字符串 单栈 → PyTorch 2.5 + JAX 0.4.35 + DeepSpeed 0.16 + FSDP 2 + Megatron-Core + vLLM 0.7 + SGLang 0.4.3 + TensorRT-LLM 0.16 + Llama 4 + DeepSeek V3 + Qwen 2.5 + Gemma 3 + Phi 4 + LangChain 0.4 + LangGraph 0.3 + LlamaIndex 0.12 + DSPy 2.5 + Outlines 0.1 + Instructor 1.7 + Ray 2.40 + Kubeflow 1.10 + MLflow 2.20 + W&B + Triton 24.10 + KServe 0.14 + BentoML 1.4 + Modal 0.66 + Ragas + DeepEval + LangSmith + Langfuse + Helicone + NeMo Guardrails + Llama Guard 3 + Presidio + pgvector 0.8 + Qdrant 1.13 + BGE 全栈 LLM + Agent + RAG + 安全护栏 + 推理 + 训练 + 评测现代化 87 天踩坑录
27 位 AI 工程师 + MLOps + 数据工程师 + 评测工程师 + 安全工程师 87 天把公司核心 AI 链路从 PyTorch 1.13 + Transformers 4.30 + 单 GPU 推理 + 手写 Prompt 字符串单栈,整体重构到 2026 年 vLLM 0.7 + SGLang + TensorRT-LLM + DeepSpeed ZeRO-3 + FSDP 2 + L…- 6
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从 LangChain 0.1 + ReAct + 单 Prompt + 无评测 + 无监控 + 无 HIL + 无 Skills + 无 MCP + 无 GraphRAG + 无 Memory + 无 Multi-Agent + 无 Tool 设计纪律 → LangGraph 0.3 + StateGraph + PostgresSaver + Multi-Agent Supervisor-Worker + Claude Opus 4.7 + MCP Server + Anthropic Skills + Computer Use + CrewAI 0.86 + AutoGen 0.4 + Memory 四层 + RAG 双引擎 + GraphRAG + Neo4j + Temporal 1.27 + HIL Console + RAGAS + DeepEval + LangSmith + OpenTelemetry GenAI 全栈 Agent 平台 87 天踩坑录:23 反模式 + 27 修法
27 位 Agent 工程师 87 天把公司 LangChain 0.1 + ReAct + 单 Prompt 单体 Agent 整体迁移到 2026 年 LangGraph 0.3 + StateGraph + Multi-Agent Supervisor-Worker + Claude Opus 4.7 + MCP Server + Anthropic Skills + Computer Us…- 2
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从 TensorFlow 2.4 + LangChain 0.0.x + Pinecone + 单卡推理 → PyTorch 2.5 + vLLM + SGLang + LangGraph + LlamaIndex 0.12 + Ollama + pgvector + Ray Serve + KServe 全栈 AI 升级 87 天踩坑录:19 反模式 + 21 修法
31 位 AI / MLOps 工程师 87 天把公司"模型训练 + 推理服务 + RAG 知识库 + LangChain 应用 + 向量检索 + 评测体系"6 大 AI 底座从 2022 年 TensorFlow 2.4 + LangChain 0.0.x + Pinecone + 单卡推理 整体重构到 2026 年 PyTorch 2.5 + vLLM 0.6 + SGLa…- 2
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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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从 vLLM 0.5 → 0.8 + SGLang 0.4 + TensorRT-LLM 0.13 + LangGraph 0.3 + Milvus 2.5 全栈 AI 工程化 38 天踩坑录:13 反模式 + 14 修法
52 工程师 38 天把公司 AI 基础设施从散养小作坊升级到 vLLM 0.8 + SGLang 0.4 + TensorRT-LLM 0.13 + Triton 25.02 + Llama-3.3-70B + Qwen-2.5-72B + DeepSeek-V3 + Ray 2.40 + KubeRay 1.3 + LangGraph 0.3 + LangChain 0.3 + LlamaIn…- 12
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从 LangChain 单 Agent → LangGraph + AutoGen + CrewAI 多 Agent 协作 16 天踩坑录:9 个反模式与 12 套修法
某 26 万 DAU 智能客服平台从 LangChain 0.0.x 单 Agent + ReAct 升级到 LangGraph 0.4 + AutoGen 0.4 + CrewAI 0.110 多 Agent 协作系统。16 天踩 9 个反模式:Supervisor ReAct 硬编排误判 18%、Agent 间 raw string 传递丢失结构、工具调用串行 8.1s、全量历史塞 promp…- 3
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LangGraph 多 Agent 协作 token 成本暴涨 6 倍的 7 天复盘:5 个反模式与 6 套修法
从单 Agent 切到 1 主管 + 9 领域专家的多 Agent 架构后,月账单从 8.2 万美金暴涨到 47 万,单次会话 token 从 4800 飙到 38000、tool call 从 6 次飙到 47 次、9% 会话陷入 Agent 自循环。7 天复盘揭开 5 个反模式:无共享 state、无 tool cache、recursion 阈值过宽、无 Anthropic prompt c…- 0
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LLM Agent 工具调用从 20 增到 80 个后 GPT-4 准确率从 89% 掉到 31% 的 5 周复盘:分层 + 路由 + 元工具检索三层架构落地
21 个工具发版当晚没事,第二天投诉率从 0.4% 飙到 3.8%。复盘 5 周才搞清:工具数过 20 准确率开始陡降、过 40 进入崩塌区,80 个工具时 GPT-4o 选择准确率只剩 31%。本文复盘根因(语义相近污染 / lost in middle / description 风格不一 / 参数张冠李戴),给出三层架构(领域路由 + embedding 检索 + 元工具 search_to…- 4
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LangGraph 客服 agent 死循环一夜烧 OpenAI 3000 美金:tool-call 失控复盘 + 4 层熔断设计
LangGraph 客服 agent 上线两周后某夜账单 200(平时 0)。某 VIP 用户对话触发 search_kb 死循环,12 小时调 OpenAI 4.7 万次。根因:recursion_limit bug + LLM 工具偏好。完整复盘 + 四层熔断 + cost guard 设计。- 5
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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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AI Agent 完全指南:从 ReAct 到 Multi-Agent 的工程架构
Agent 是 2024 年最热也最被滥用的词。"AI Agent""LangGraph Agent""自主 Agent""Multi-Agent" —— 听起来花样很多,但拆开看,所有 Agent 系统的核心都是同一个循环:感知 → 决策 → 行动 → 观察 → 再决策。这篇文章把 Agent 从最基础的 ReAct…- 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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LangGraph
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