全网首发！黑马最新教程LangChain全家桶上线！
黑马程序员新教程来啦！
全网首发《零基础玩转LangChain+LangGraph》实战教程，带你从0到1，攻克AI大模型应用开发的最前沿技术！
为什么必须学习LangChain和LangGraph？
传统AI应用就像“流水线”，一步做完才能走下一步，流程死板、状态难维护。而LangGraph通过图结构（Graph） 重新定义了AI工作流：
真正的智能体（Agent）：支持循环、分支和条件判断，让AI像人一样“思考-行动-观察-再思考”，直到完成任务；
强大的状态管理：自动维护多轮对话和任务上下文，告别繁琐的状态同步代码；
复杂的工具调用：智能调度多工具协作，优先级与容错机制一应俱全。
简单来说：LangChain让你跑起来，LangGraph让你飞起来！
2026年是AI智能应用爆发元年，快跟着黑马学最前沿的AI技术，抓住AI高薪机遇！
本课程基于Python语言讲解LangChain全家桶技术，包括LangChain、LangGraph、LangSmith等，基于LangChain技术栈实现RAG、Agent开发。以解决实际需求为导向，案例极其丰富，并兼具有趣性和实战，注重学生的实战能力培养。讲解方式深入浅出，幽默风趣，既能做到清晰易懂，又能做到讲解深度的兼顾。
课程亮点
1.课程采用最新版本的LangChain技术栈，绝不是只升版本的老课程，而是包含升级后的各种新特性。
2.包含LangChain全技术栈，从LangChain的Agent开发，到LangGraph的WorkFlow编排，再到LangSmith的监控、调试、评估。
3.注重实战场景，包含大量Agent、RAG案例。
4.循序渐进，从简单Agent，到人工介入，动态工具、多Agent协作，步步为营。
适合人群
①具备Python基础、希望入门AI大模型应用的小白；
②想要系统攻克LangChain、RAG与Agent技术的工程师。
你将收获
1.熟练掌握LangChain常用API开发Agent
2.熟练掌握LangGraph常用API开发Agent
3.熟悉Agent原理开发的各种技巧
4.熟悉RAG原理及各种开发技巧
5.独立开发RAG和Agent应用
课程内容
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第一章-AI通识与基础
00、课程介绍
01、AI通识-认识人工智能
03、AI通识-神经网络原理
04、AI通识-大语言模型与Transformer
05、AI通识-大模型应用
06、AI通识-注册并访问DeepSeek
07、AI通识-注册并访问阿里云百炼
09、AI通识-本地部署
10、AI通识-大模型API
11、AI通识-基于OpenAI调用DeepSeek
第二章-Agent入门
12、Agent入门-认识LangChain
13、Agent入门-什么是Agent
14、Agent入门-HelloWorld
15、Agent入门-初始化模型
16、Agent入门-调用模型
17、Agent入门-在Agent中使用模型
18、Agent入门-Message分类
19、Agent入门-多模态消息
21、Agent入门-提示词
22、Agent入门-Tools
23、Agent入门-自定义Tools约束
24、Agent入门-LangChain预定义Tools
25、Agent入门-记忆分类
26、Agent入门-基于内存的记忆
27、Agent入门-基于数据库的记忆
28、Agent入门实战-需求分析
29、Agent入门实战-jupyter功能模拟
30、Agent入门实战-LangSmith测试
31、Agent入门实战-对接前端和OSS
32、Agent入门实战-聊天接口
33、Agent入门实战-会话历史接口
34、Agent入门实战-测试
第三章-Agent进阶
35、Agent进阶-Middleware介绍
36、Agent进阶-长对话管理
37、Agent进阶-Human In The Loop
38、Agent进阶-动态Model
39、Agent进阶-动态Tool
40、Agent进阶-动态Prompt
41、Agent进阶-Sate
42、Agent进阶-Context
43、Agent进阶-邮件助手-tool开发
44、Agent进阶-邮件助手-Agent开发
42、Agent进阶-邮件助手-AgentChatUI
43、Agent进阶-MCP
44、Agent进阶-AI婚礼策划-需求分析
45、Agent进阶-AI婚礼策划-定义Tool
46、Agent进阶-AI婚礼策划-定义subAgent
47、Agent进阶-AI婚礼策划-定义coordinator
48、Agent进阶-AI婚礼策划-对接前端
第四章-RAG
49、RAG-什么是RAG
50、RAG-文档加载
51、RAG-文档拆分
52、RAG-向量模型
53、RAG-向量数据库Milvus
54、RAG-向量存储和检索
55、RAG-基于tool的RAG
56、RAG-基于DynamicPrompt的RAG
57、RAG实战-需求分析
持续更新中
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