教程
以下按框架组织的常见用例教程。Managed Deep Agents
Managed Deep Agents 是构建和部署深度智能体的推荐方式。您编写智能体；LangSmith 运行 harness 和 runtime。Deep research
使用 Managed Deep Agents 或 Deep Agents SDK 构建多步骤网络研究智能体。
Content builder
使用 Managed Deep Agents 或 Deep Agents SDK 构建具有品牌声音、技能和图像工具的内容写作智能体。
Deep Agents
为了在使用与 Managed Deep Agents 相同的 Deep Agents harness 的同时获得最大灵活性，使用 Deep Agents SDK 并自行托管智能体，或运行自定义 LangSmith Deployment。Deep research
使用 Managed Deep Agents 或 Deep Agents SDK 构建多步骤网络研究智能体。
Content builder
使用 Managed Deep Agents 或 Deep Agents SDK 构建具有品牌声音、技能和图像工具的内容写作智能体。
Data analysis
使用 Deep Agents SDK 构建向 Slack 发送报告的数据分析智能体。
LangChain
LangChain 智能体 实现使简单用例的入门变得容易。Semantic Search
使用 LangChain 组件构建 PDF 上的语义搜索引擎。
RAG Agent
创建检索增强生成 (RAG) 智能体。
SQL Agent
使用人类审核循环构建与数据库交互的 SQL 智能体。
Voice Agent
构建您可以说话和倾听的智能体。
LangGraph
LangChain 的 智能体 实现使用 LangGraph 原语。 如果需要更深入的自定义，智能体可以直接在 LangGraph 中实现。Custom RAG Agent
使用 LangGraph 原语构建 RAG 智能体以实现细粒度控制。
Custom SQL Agent
直接在 LangGraph 中实现 SQL 智能体以获得最大灵活性。
多智能体
这些教程展示了 多智能体模式，将 LangChain 智能体与 LangGraph 工作流相结合。 :::pythonSubagents: Personal assistant
构建一个委派给子智能体的个人助理。
Handoffs: Customer support
构建一个客户支持工作流，其中单个智能体在不同状态之间转换。
Router: Knowledge base
构建一个多源知识库，将查询路由到专业智能体。
Skills: SQL assistant
构建一个使用按需上下文加载逐步加载专业技能的智能体。
概念概述
这些指南解释了 LangChain 和 LangGraph 的核心概念和 API。Memory
了解线程内和线程间的交互持久性。
Context engineering
学习为 AI 应用提供正确信息和工具以完成任务的方法。
Graph API
探索 LangGraph 的声明式图构建 API。
Functional API
将智能体构建为单个函数。
附加资源
LangChain Academy
课程和练习以提升您的 LangChain 技能。
Case Studies
查看团队如何在生产中使用 LangChain 和 LangGraph。
官方原文：src/oss/learn.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。