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AI 应用开发

沿着同一枚标记，把散落在不同日子里的文字重新收拢。

AI 应用开发2026.10.18

LangGraph 的学习与应用（七）：长期记忆与多 Agent——Store、子图与团队协作

用 Store 让 Agent 跨会话记住用户，用子图把大流程拆成可复用的模块，再用主管与交接两种模式组织多个 Agent 协作，最后对整个系列做一次总结。

AI 应用开发2026.10.17

系统梳理 stream 的几种模式与 v2 统一格式，用自定义事件推送进度；再基于持久化讲清 interrupt 的暂停与恢复机制、四种常见用法和必须遵守的规则。

AI 应用开发2026.10.16

理解 Checkpointer 如何在每个超步保存进度，掌握线程与快照的概念，并基于它实现会话记忆、断点续跑和"回到过去改一步再重跑"的时间旅行。

AI 应用开发2026.10.15

用 MessagesState、ToolNode 和条件边亲手复刻 create_agent 的内部循环，理解节点如何获取运行时配置，并为不稳定的节点加上缓存、重试、超时和失败兜底。

AI 应用开发2026.10.14

让图学会"看情况走路"：用条件边做路由，用循环做反复修改并安全停下，用 Send 处理数量不固定的并行任务，用 Command 在节点里同时更新数据和决定去向。

AI 应用开发2026.10.13

从"覆盖写入不够用"出发，理解 Reducer 合并规则、消息列表专用的 add_messages、三种 State 定义方式的取舍，以及如何用输入、输出与私有状态划定数据边界。

AI 应用开发2026.10.12

从 create_agent 的内部结构出发，理解 LangGraph 的定位，掌握 State、Node、Edge 三要素与超步执行模型，并亲手搭出第一张并行检索工作流。

AI 应用开发2026.07.27

用 MCP 标准化接入外部工具，使用 Checkpointer 管理会话记忆，并通过中间件完成消息压缩与人工审核。

AI 应用开发2026.07.26

从 Function Calling 的底层机制出发，掌握工具定义、bind_tools、create_agent、流式执行与 LangSmith 追踪。

AI 应用开发2026.07.25

沿着 RAG 的检索流程，掌握稠密与稀疏向量检索、ANN 索引、RRF 融合、标量过滤，以及基于检索上下文生成答案。

AI 应用开发2026.07.24

沿着 RAG 的索引流程，掌握文档加载、递归切分、稠密与稀疏向量化，以及使用 Milvus 构建可检索知识库的方法。

AI 应用开发2026.07.22

从自由文本到结构化输出，掌握 JsonOutputParser、with_structured_output、Runnable 统一接口，以及串行、并行与混合链的编排方法。

AI 应用开发2026.07.21

从统一模型接口出发，掌握模型初始化、消息格式、同步与异步、流式输出、批量调用和提示词模板。