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黑马程序员2026最新版LangChain+LangGraph开发实战全套视频课程,从Agent开发,到LangSmith的监控、调试、评估一套搞定

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2026-03-20 09:00:00
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视频选集
(1/87)
00-课程介绍
07:06
01-AI通识与基础-认识人工智能
04:57
02-AI通识与基础-神经网络原理
16:15
03.AI通识与基础-大语言模型
22:43
04-AI通识-大模型应用
12:33
05-AI通识-大模型服务
05:53
06-AI通识-大模型服务-注册DeepSeek
07:27
07-AI通识-大模型服务-注册阿里云百炼
07:10
08-AI通识-大模型服务-Ollama
15:54
09-AI通识-大模型API-接口规范
18:23
10-AI通识-大模型API-会话记忆
08:33
11-AI通识-大模型API-开发环境
12:53
12-AI通识-大模型API-编程调用大模型
17:59
13-LangChain入门-认识LangChain
12:52
14-LangChain入门-快速入门和Agent原理
22:46
15-LangChain入门-初始化模型
18:58
16-LangChain入门-模型-调用模型
17:23
17-LangChain入门-消息(Message)
24:48
18-LangChain入门-提示词工程
20:17
19-LangChain入门-工具(Tools)
23:34
20-LangChain入门-预定义工具Tavily
16:31
21-LangChain入门-短期记忆
16:07
22-LangChain入门-短期记忆-持久存储
11:43
23-LangChain入门-记忆管理策略
17:49
24-LangChain入门-实战-需求分析与功能验证
14:39
25-LangChain入门-实战-对接LangSmith
20:09
26-LangChain入门-实战-搭建服务端并对接OSS
20:10
27-LangChain入门-AI私厨-完成Agent开发
22:51
28-Agent进阶-版本升级
14:31
29-Agent进阶-Runtime-Context
23:57
30-Agent进阶-Runtime-State
25:27
31-Agent进阶-Runtime-Store
28:38
32-Agent进阶-Middleware-什么是Middleware
08:17
33-Agent进阶-Middleware-预定义Middleware
14:19
34-Agent进阶-Middleware-人工审核HITL
24:39
35-Agent进阶-Middleware-自定义Middleware
24:09
36-Agent进阶-Middleware-动态修改模型请求参数
12:41
37-Agent进阶-Middleware-条件跳转
19:24
38-Agent进阶-MCP-什么是MCP
16:52
39-Agent进阶-MCP-连接MCPServer
23:23
40-Agent进阶-MCP-自定义MCP
11:49
41-Agent进阶-MultiAgent-Agent合作模式
10:36
42-Agent进阶-MultiAgent案例-婚礼策划Agent
31:37
43-RAG-认识RAG-基本原理
12:16
44-RAG-认识RAG-向量检索技术
11:24
45-RAG-认识RAG-RAG完整流程
08:07
46-RAG-文档加载器-基础API介绍
09:19
47-RAG-文档加载器-PyPDFLoader
13:11
48-RAG-文档加载器-MinerU
24:48
49-RAG-文档切分器-文档切分策略和基础API
17:33
50-RAG-文档切分器-固定长度切分和递归切分
17:35
51-RAG-文档切分器-Markdown结构感知切分
16:23
52-RAG-向量化模型-常见向量模型和基础API
10:20
53-RAG-向量化模型-Ollama平台
10:47
54-RAG-向量化模型-阿里云百炼平台
07:50
55-RAG-向量数据库-认识VectorStore
04:54
56-RAG-向量数据库-文档的增、删、检索
19:37
57-RAG-Rag智能体-RAGAgent的架构设计
08:42
58-RAG-RAG智能体-2Step架构
20:59
59-RAG-RAG智能体-AgenticRAG架构
14:09
60-RAG-Milvus-认识Milvus并安装部署
11:15
61-RAG-Milvus-基本概念
15:45
62-RAG-Milvus-稀疏向量和稠密向量
19:33
63-RAG-Milvus-准备工作
04:25
64-RAG-Milvus-Collection操作
27:52
65-RAG-Milvus-Entity操作
16:52
66-RAG-Milvus-Search实现稠密和稀疏检索
20:29
67-RAG-Milvus-混合检索之加权融合策略
18:22
68-RAG-Milvus-混合检索之RRF融合策略
05:51
69-RAG-Milvus-混合检索之Reranker模型
15:54
70-LangGraph-本篇内容介绍
00:57
71-LangGraph-认识LangGraph-AI应用发展历程
10:25
72-LangGraph-认识LangGraph-LangGraph的作用
09:14
73-LangGraph-基本概念-核心概念介绍
04:55
74-LangGraph-基本概念-Node
25:01
75-LangGraph-基本概念-State自定义Reducer
13:43
76-LangGraph-基本概念-Edge-普通边定义并行工作流
18:35
77-LangGraph-基本概念-Edge-条件边
13:13
78-LangGraph-基本概念-Edge-Command实现路由节点
11:55
79-LangGraph-Agent-带模型调用的工作流
10:16
80-LangGraph-Agent-消息历史state
19:36
81-LangGraph-Agent-会话记忆
10:24
82-LangGraph-Agent-工具调用
29:17
83-LangGraph-Workflow-常见工作流介绍
17:50
84-LangGraph-Workflow-路由模式
18:31
85-LangGraph-Workflow-子图嵌套
20:43
86-完结撒花
02:33
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