🤖《LangChain 与 LangGraph 应用实战：第二版》
用 LangGraph 构建多智能体系统，打造可部署、可观测的企业级 LLM 应用
随着生成式 AI 的爆发，开发者和企业面临的最大挑战之一是如何将原型系统真正推向生产环境。本书正是为此而生，全面讲解 LangChain 和 LangGraph 的使用方式，帮助你设计、测试和部署多智能体（multi-agent）系统和先进的 RAG（检索增强生成）架构。
第二版涵盖了 LangChain 生态的最新进展，结合真实场景与设计模式，讲解如何构建健壮、可扩展、具备安全和合规性的 AI 应用。无论你是构建开发辅助工具、数据分析智能体，还是企业内嵌 AI 系统，这本书都将为你提供全面支持。
🔑 关键特色
- 🔁 掌握 LangGraph 架构模式：从工作流到智能体调度，构建可拓展的多智能体系统
- 🔍 引入可观测性与监控机制：适配生产环境，助力企业部署与运维
- 🧠 扩展 RAG 系统能力：实现多检索源混合搜索、重排序与事实核查
- 🧪 强化测试与评估：为 LLM 应用增加稳健的测试策略与误差处理机制
- 🔒 注重合规与责任开发：指导如何设计具备安全性与伦理意识的 AI 系统
- 🔌 兼容主流模型与平台：支持 OpenAI o3-mini、Anthropic Claude、Google Gemini、Mistral、DeepSeek 等大模型生态
🎯 适合人群
- 正在将 LLM 应用推向企业级生产环境的开发者、架构师与团队
- 希望掌握 LangGraph、LangChain 高阶用法与设计模式 的工程师
- 负责 AI 系统安全、合规与监控的技术负责人
- 拥有 Python 基础，具备基本机器学习或 LLM 使用经验的开发者
📘 你将学到的内容
- ✅ 使用 LangGraph 构建基于状态机的复杂智能体工作流
- ✅ 构建支持 re-ranking 的企业级 RAG 系统
- ✅ 设计并评估多智能体系统中的 agent handoff 和错误处理机制
- ✅ 搭建可观测性工具，进行实时监控与日志追踪
- ✅ 在大型系统中实现测试覆盖与评估流程
- ✅ 将多个 LLM 服务集成至统一框架中，支持策略性选择和故障切换
🧭 章节目录速览
- 生成式 AI 的兴起：从语言模型到智能体
- LangChain 入门指南
- 使用 LangGraph 构建智能工作流
- 基于 LangChain 的 RAG 系统搭建
- 智能体系统设计实践
- 多智能体架构与进阶应用
- 面向开发和数据分析的智能体
- 评估与测试方法论
- 可观测性与部署策略
- 大模型应用的未来展望
📌 推荐语
下载地址“这是一本从原型开发走向工程落地的路线图，语言简明，案例实战，适合所有认真对待 LLM 应用工程化的人。”
