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LangChain + 智能 Agent：AI 落地的 “万能钥匙” 究竟是什么？

在AI技术从“单点能力”向“系统智能”跃迁的浪潮中，LangChain与智能Agent的组合已成为驱动通用人工智能落地的核心引擎。此前的深度解析虽覆盖技术细节与产业场景，但细分模块偏多，现通过整合核心逻辑，形成更凝练的结构，聚焦“技术内核—产业落地—生态竞争—

Langchain提供了一套工具、组件和接口，简化了创建LLM应用的过程。官方解释：they use an LLM to determine which actions to take and in what order. An action can eith

LangChain周一宣布，该公司以12.5亿美元的估值融资1.25亿美元。TechCrunch曾在7月报道称，这家提供热门开源框架用于构建AI智能体的公司正在以至少10亿美元的估值筹集新资金。正如我们此前报道的，这轮融资由IVP领投。新投资者CapitalG

RAG（检索增强生成）本质上就是给AI模型外挂一个知识库。平常用ChatGPT只能基于训练数据回答问题，但RAG可以让它查阅你的专有文档——不管是内部报告、技术文档还是业务资料，都能成为AI的参考资源。

MLC-LLM 技术够 “硬核”，靠着自家研发的推理引擎，能在手机、电脑这些设备上跑模型；GPT4All 也不弱，兼容多种开源模型，刚推出时吸引了不少开发者尝鲜。

用ChatGPT写方案时，你有没有遇到过这种情况？前几轮还聊得好好的，它记得你要的格式、重点，聊到第十几轮突然就“断片”了，之前说的核心需求忘得一干二净，输出的内容完全跑偏。

近日，开源项目DeepMCPAgent正式亮相，该框架提供即插即用式的动态MCP工具发现功能，支持开发者基于LangChain和LangGraph快速构建生产级MCP驱动代理。该项目强调模型无关性，用户可自带任意LLM模型，实现高效集成与部署。AIbase整理

RAG（检索增强生成）本质上就是给AI模型外挂一个知识库。平常用ChatGPT只能基于训练数据回答问题，但RAG可以让它查阅你的专有文档——不管是内部报告、技术文档还是业务资料，都能成为AI的参考资源。