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Easy Langent

Open source Apache-2.0 Python
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 About Easy Langent

📚“langent”由“lang”与“agent”合并而来的学习教程

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Python

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Easy Langent

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🚀项目介绍

当大模型技术从“单点能力突破”迈向“场景化应用落地”,智能体(Agent)已成为连接技术与实际需求的核心载体。然而,多数初学者在接触智能体开发时,常陷入“框架概念繁杂、实操无从下手、技术与应用脱节”的困境——要么被复杂的理论体系吓退,要么掌握了框架基础却不知如何落地真实项目。

“langent”由“lang”(代表LangChain、LangGraph等语言大模型开发框架)与“agent”(智能体)合并而来,核心目标是打破“理论学习”与“实战开发”的壁垒:让读者在系统掌握智能体核心逻辑的同时,真正学会运用LangChain、LangGraph框架解决实际开发问题,实现“从懂概念到会开发”的跨越。

我们摒弃冗余的理论堆砌,聚焦“用框架做开发”的核心需求,每一章都配套针对性的实操任务,确保读者在学习过程中能够动手实践、深化理解。

本项目配套的学习大纲遵循“循序渐进、实践导向”的设计原则,从框架基础认知入手,逐步深入核心组件实操、进阶应用开发,再到多智能体协作与系统优化,最终完成综合实战项目。

📌项目受众

无论你是希望入门智能体开发的高校学生,还是寻求技术落地的开发者,都能通过本项目找到清晰的学习路径。

前置知识要求:

  • 熟悉Python编程语言基础
  • 对大模型技术有基本了解
  • 对智能体的核心概念有基本了解

如果你还不掌握上述前置知识,建议先完成以下课程:

📖 内容导航

章节 关键内容 状态
第一部分:前言
前言 前言与读者建议
第一章 LangChain与LangGraph框架认知 框架介绍、环境安装、lang框架体验
第二部分:LangChain组件与实战
第二章 LangChain核心组件实操 模型调用、提示词模板、输出解析
第三章 LangChain进阶组件实操 记忆、工具、组合实践
第四章 LangChain应用级系统设计与RAG实践 链式工作流、RAG实践
第五章 课程中期综合实践:智能体应用设计与实现 中期综合实践
第三部分:LangGraph组件与实战
第六章 LangGraph基础:有状态工作流与核心概念实操 有状态工作流、节点、边、状态管理
第七章 LangGraph进阶:多智能体协作与复杂流程管控 多智能体协作、复杂流程管控
第八章 综合实战:构建"谁是卧底"游戏智能体 综合实战
结语 项目总结与展望

🤖 智能体 Agent 项目合集

📌 内测组队学习优秀课程项目

项目名称 备注 作者
狼人杀(上帝视角) 基于langgraph开发 内测组

📌 202604组队学习优秀课程项目

项目名称 备注 作者
剧本杀4人版 基于langgraph开发 winnerFlyer
智能知识库问答 基于langchain开发 jspi-fu
MCPChat 基于langchain开发 jspi-fu
数据处理智能体 基于langchain开发 jspi-fu
医疗RAG诊断 基于langchain开发 道法自然
谁是卧底增强版 基于langgraph开发 道法自然
个人助手 基于langchain开发 念安
AI面试官 基于langgraph开发 念安
客服工单智能处理 基于langgraph开发 念安
辩论赛4人版 基于langgraph开发 WangDF2022
哈尔滨冰雪大世界舆情分析 基于langgraph开发 tian09150714

✨核心贡献者

❤️特别感谢

  • 感谢 @Sm1les 对本项目的帮助与支持
  • 感谢内测组对本项目的帮助与支持 Zeno
  • 感谢所有为本项目做出贡献的开发者们 ❤️

🧑‍💻参与贡献

  • 如果你发现了一些问题,可以提Issue进行反馈,如果提完没有人回复你可以联系保姆团队的同学进行反馈跟进~
  • 如果你想参与贡献本项目,可以提Pull request,如果提完没有人回复你可以联系保姆团队的同学进行反馈跟进~
  • 如果你对 Datawhale 很感兴趣并想要发起一个新的项目,请按照Datawhale开源项目指南进行操作即可~

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