#375 · 主分类: 教育与研究

langchain-course

agents langchain langgraph langsmith python rag

基于项目的课程仓库,使用 LangChain v1+ 和 LangGraph 开发 AI 智能体:搜索智能体、RAG 系统、反思智能体和代码解释器。

项目最后更新:07/30/26

GitHub Stars

1.6K

Forks数量

3.1K

贡献者数量

4

许可证

Apache-2.0

收录理由

很多开发者学完 LangChain 教程后,真正动手做一个完整的智能体应用时,往往不知道从哪里下手。这个仓库用七个从浅到深的实战项目回答了这个问题:从最基础的 hello-world 链路,到带工具调用的搜索智能体、RAG 流水线、代码解释器,再到能自我反思修正的智能体,每个项目都单独开了一个分支,你可以顺着提交历史一步步看清代码是怎么长出来的。项目里用的都是真实场景下会遇到的工具调用、结构化输出、向量库、智能体工作流,没有那种只为了演示的玩具代码;同时支持本地 Ollama 和云端大模型,兼顾了不同开发者的环境。如果你已经熟悉 Python 和 git,但对大模型应用开发还是新手,这套课程会是很顺手的入门路径。仓库之外还有几个配套项目,比如文档助手和 RAG 智能体示例,想拿到更完整的高级写法,直接克隆下来跑一遍收获会更大。

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