让业务人员 5 分钟用自然语言打造会自我进化的生产级 AI 智能体 本文配套所有架构图均为 Mermaid 源码，可直接复制到任何支持 Mermaid 的 Markdown 编辑器中渲染。 📑 目录 为什么需要 LangSmith Fleet？ Fleet 到底是什么？ Fleet 的三大核心特性

你的 AI Agent 会写代码、跑命令、操作文件 —— 但你真的放心让它直接跑在你的电脑上吗？ 如果 Agent 误读了某个 prompt 来一句 rm -rf /，或者 curl 到了不安全网络…… 沙箱（Sandbox），就是给 Agent 套的"笼子"。 本文将讲清两种主流方案： 模式一：A

一行自然语言描述 → 一个完整的 React 视频项目。这是程序化视频生成的新范式。 一、背景：为什么需要 Remotion Skills？ 传统视频制作流程是这样的： #bytemd-mermaid-1785761231546-190{font-family:"trebuchet ms",verd

从 Checkpoint 到 Store，让 Agent 真正"记住"你 🎯 写在最前 想象这样一个场景： 用户：「你好，我叫李雷，是个男生。」 Agent：「你好李雷！」 （第二天） 用户：「我是谁？」 Agent：「抱歉，我不知道。」 这就是典型的失忆 Agent——它只能看到当前对话窗口里的

为什么你的 Agent 聊着聊着就"发疯"？为什么它会忘记几分钟前说过的话，又为什么它会"言之凿凿"地胡说八道？ 答案藏在 上下文 里。 构建一个能跑通 demo 的 Agent 容易，构建一个能稳定生产的 Agent 难。难就难在：上下文窗口是有限的，而世界是无限的。一旦你往里塞的内容失控，模型就

当你的 AI Agent 需要接入十几个工具，每个工具的"使用说明"都塞进 prompt 里时，模型会发出这样的哀嚎："我上下文已经爆炸了，怎么干活啊？？" 这篇文章会带你深入理解 Agent Skills 这套由 Anthropic 提出的开放标准，并通过 LangChain DeepAgent

作为 LangChain 团队三大核心产品之一，LangSmith 提供观察、调试和部署 LLM 应用的统一平台。本文带你从入门到 Studio 实战，彻底搞懂 LangSmith 的使用方式。 一、初识 LangSmith 当我们成功构建一个 Agent 后，常常会被这些问题困扰： 这个请求到底经

📅 2025 年 11 月 25 日 V1.1 发布，2025 年 12 月 15 日 V1.2 紧随其后。两个月两次发版，LangChain 团队究竟在下怎样一盘棋？ LangChain 在 V1.0 正式版发布后的短短两个月内，密集推出了 V1.1 和 V1.2 两个版本。与其说是"功能更新"

从上下文隔离到任务协作：SubAgent 的概念、创建与应用实践 在构建复杂 Agent 应用时，主代理往往需要同时处理任务规划、工具调用、信息检索、数据分析和结果生成等工作。 如果所有任务都由一个 Agent 直接完成，容易出现以下问题： 上下文越来越长，导致上下文膨胀 大量工具调用记录干扰主任务

从浅到深：Deep Agents 核心能力与架构全解析 一文掌握 LLM 智能体从"简单工具循环"到"复杂任务规划"的进化之路 🎯 引子：为什么简单 Agent 不够用？ 在 LLM 应用开发中，最常见的 Agent 模式就是： LLM + 工具循环调用 — 用户给指令，模型判断要不要调工具，调完