构建真实世界的 Agent：工具上下文与结构化输出 前面的 Agent 示例比较简单。实际项目里你需要系统提示词、运行时上下文传递、结构化输出。这篇把这些东西组装到一起。 完整的 Agent 配置 ```python from dataclasses import dataclass from langchain.agents import create_agent from langcha

StateGraph 与 Checkpointer：理解 LangGraph 的状态机制 create_agent 好用，但它背后是 LangGraph 的 StateGraph。搞懂 StateGraph，你才能做更复杂的自定义流程。 什么是 StateGraph StateGraph 是一个有限状态机。你定义状态结构、节点函数、边的连接关系，框架按图执行。 ```python from ty

Agent 记忆管理：从手动拼接到 PostgreSQL 持久化 大模型没有记忆。你跟它说了名字，下一轮它就忘了。要让对话连贯，得自己管理消息历史。 最原始的方式：手动拼消息 ```python from langchain.agents import create_agent agent = create_agent(model="openai:gpt-4o-mini") history =