LangChain 框架入门：构建LLM应用

LangChain框架应运而生，它通过模块化设计简化了LLM应用的开发流程，让开发者能够快速构建智能对话、知识问答等场景的应用。这一特性尤其适合构建知识密集型应用，比如企业内部的智能客服或法律咨询系统，让模型能够基于最新数据生成准确回答。它将LLM应用拆分为多个可复用的组件，如模型调用、记忆管理、工具集成等。例如，通过简单的链式调用（Chain），就能实现“用户输入-模型处理-结果输出”的完整流程

你的Agent 为什么会失忆？不是上下文窗口给得不够大

【摘要】文章探讨了当前AI Agent开发中普遍存在的记忆持久化问题，指出单纯扩大上下文窗口是治标不治本的方案。作者推荐EverOS作为解决方案，其核心优势在于：1）采用Markdown文件作为记忆存储基础，保证可读性和可维护性；2）三层架构（Markdown+SQLite+LanceDB）兼顾检索效率与透明度；3）支持多模态内容摄取和自然语言检索。系统通过清晰的目录结构分离用户画像与Agent技

Loop Engineering 为什么会出现？一个 Loop 的组成部分有哪些？