知识集合

LangGraph / LangChain 工程实践

基于 Open Deep Research 主实现，系统学习 LangGraph 与 LangChain 的工程用法。

阅读提示本站只展示学习文档。文中的 Python、模型、搜索和 MCP 命令均不会在构建或部署时执行；手动运行可能需要密钥并产生费用。

init_chat_model、消息对象与一次真实 ainvoke 调用。

MessagesState、reducer、StateGraph 与 Command 路由。

Pydantic schema 与 with_structured_output 的可控决策。

工具绑定、ToolMessage 与真实 ReAct 闭环。

搜索工具、MCP 装配与外部工具边界。

supervisor/researcher 子图、asyncio.gather 与汇总。

checkpointer、thread_id、LangSmith 与事件流。

把前七章知识点串成离线 mini researcher。

将概念、项目源码和真实示例映射为学习矩阵。

追踪澄清、简报、并发研究和报告生成的数据流。

RunnableConfig、密钥来源、MCP 和 owner 授权边界。

重试、上下文限制、并发异常和 API 升级策略。

围绕 reducer、工具协议、配置和异常路径的练习。

学习目标

学习目标