如何写好 LangChain Tools：不是会调函数就够了，而是怎么把工具真正接进工程系统
如果你要做一个可上线的 AI 助手，LangChain 的 Tools 到底应该怎么设计？
2026-03-19 · 30 min read
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Posts (Newest First)
别再把 LangChain Messages 当“聊天记录”了：这是你 LLM 工程的上下文总线
做 LLM 应用时，很多人第一次接触 LangChain Messages，会把它理解成“聊天记录的一个封装”。这个理解不算错，但太浅了。
2026-03-18 · 30 min read
LangChain Models 深度梳理：从基础调用到可配置模型
Models 是 LangChain 的核心组件之一。官方文档将其定义为 Agent 的 reasoning engine：模型负责驱动决策过程，决定是否调用工具、如何理解工具结果，以及何时给出最终答案。模型能力的差异，也会直接影响 Agent 的基础可靠性与性能表现。
2026-03-17 · 30 min read
从 create_agent 到生产级 Agent：用 LangChain 构建可控、可观测、可扩展的智能体应用
LangChain 新版 Agent 将 create_agent 与 LangGraph 图运行时结合，把工具、状态、middleware、流式与人类介入统一进可控、可观测、可扩展的生产架构。
2026-03-15 · 30 min read
Next.js + Nginx 缓存排障：从 ChunkLoadError 到图片闪烁全链路分析
记录一次生产环境的缓存踩坑：chunk 404、CSS 无样式闪烁、图片每次重载——三个看似不同的问题，根源都指向同一套缓存配置的漏洞。
2026-03-13 · 7 min read
从 0 到 1：让腾讯云部署的 Next.js 网站被 Google 收录（含 sitemap / robots.txt 实战）
网站上线后，最常见的问题不是“打不开”，而是“搜不到”。 这篇文章基于我在腾讯云部署 Next.js（App Router）项目的实操，总结一套可直接执行的 Google 收录方案。
2026-03-13 · 12 min read
在 Next.js App Router 中接入微信 JS-SDK 分享
从服务端签名、缓存设计到前端静默降级，记录把微信分享卡片接入个人站的完整踩坑过程。
2026-03-13 · 12 min read
当工程师的工作，从写代码转向设计agent的工作环境
基于 OpenAI 于 **2026 年 2 月 11 日** 发布的文章 *Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world*，作者为 Ryan Lopopolo。文中记录了一次真实工程实验：团队以“**0 行人工手写代码**”为约束，从空仓库起步，用 Codex 产出应用代码、测试、CI、文档、可观测性和内部工具；约五个月后，仓库规模达到约百万行代码、约 1500 个 PR，平均每名工程师每天约 3.5 个 PR。
2026-03-10 · 14 min read
强化学习基础
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它提供了一个序贯决策（Sequential Decision Making）问题的统一视角。
2026-02-06 · 5 min read
Stanford CS336: assignment 1
作业一官方仓库：https://github.com/stanford-cs336/assignment1-basics
2025-11-22 · 60 min read