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【2026最新版】这绝对是B站唯一将LangChain1.3+LangGraph从入门到精通讲明白的教程，手把手带你开发企业级AI-Agent，学完即可就业！

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2026-08-25 10:21:26

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大模型框架

LangChain1.3实战

码士集团-马小萱发消息

学如逆水行舟，不进则退

1.LangChain1.3使用场景及核心特点

15:54

2.LangChain1.3如何调用大模型

05:11

3.LangChain1.3调用工具

15:49

4.1.LangChain1.3调用多个工具

10:25

5.AI大模型该怎样去学习

34:29

6.LLM工具调用与Agent的区别

13:26

7.LangChain1.3中间件怎么实行Agent动态模型

11:52

8.LangChain1.3中间件实现提示词动态设置

11:43

9.LangChain1.3中间件如何处理Agent调用工具错误

38:04

10.LangChain的核心特点有哪些

05:27

11.如何自主的学习AI大模型

06:23

12.Model 模型初始化及结构化输出方式

15:18

13.Model 模型调用多工具实现步骤及特点

26:00

14.Agent工作原理及执行流程

05:39

15.LLM&LLM工具调用&Agent区别

07:14

16.中间件实现Agent动态模型、动态提示词设置

11:18

17.LangChainV1.0开讲前的补充

11:09

18.LangChainV1.0的介绍

11:52

19.LangChainV1.0版的革新

13:56

20.Agent的定义和环境搭建

23:25

21.LangChainV1.0调用大模型(一)

14:15

22.LangChainV1.0调用大模型(二)

22:17

23.LangChainV1.0调用大模型(三)

15:05

24.调用模型的速率限制

14:27

25.国内外的大模型结构化输出

16:33

26.创建一个Agent项目

17:26

27.部署Agent项目到本地服务器

12:07

28.智能体中定义工具(一)

17:56

29.智能体中定义工具(二)

16:20

30.工具测试和Agent整合

14:12

31.智能体中定义工具(三)

19:50

32.智能体中的异步工具

05:17

33.基于Agent的TextToSQL案例(一)

12:08

34.基于Agent的TextToSQL案例(二)

16:59

35.基于Agent的TextToSQL案例(三)

21:29

36.基于Agent的TextToSQL案例(四)

15:19

37.基于Agent的TextToSQL案例(五)

11:38

38.基于Agent的TextToSQL案例(六)

09:03

39.基于Agent的TextToSQL案例(七)

23:37

40.基于Agent的TextToSQL案例(八)

10:29

41.LangGraph 第一章总体介绍

01:49

42.LangGraph 介绍

16:47

43.LangGraph 核心特点

04:05

44.LangGraph 环境安装与配置

12:56

45.LangGraph 快速入门案例-01

13:29

46.LangGraph 快速入门案例-02

13:31

47.LangGraph MessageState和invoke理解

07:25

48.LangGraph 构建Agent案例-01

19:06

49.LangGraph 创建Agent案例-02

18:08

50.LangGraph Functional API

11:52

51.LangGraph 第二章-总体介绍

03:26

52.LangGraph构建-五步设计法-需求拆解和节点划分

17:16

53.LangGraph构建-五步设计法-状态设计

12:22

54.LangGraph构建-五步设计法-节点实现-01

09:16

55.LangGraph构建-五步设计法-节点实现-02

04:43

56.LangGraph构建-五步设计法-节点实现-03

05:38

57.LangGraph构建-五步设计法-节点实现-04

06:28

58.LangGraph构建-五步设计法-综合代码及测试

21:06

59.LangGraph构建-五步设计法-总结

03:46

60.LangGraph构建-五步设计法-案例改造

13:16

61.LangGraph - 工作流模式 - Workflow和Agent区别

06:24

62.最新版1LangGraph的介绍

12:09

63.Agent和WorkFlow

18:00

64.安装LangGraph本地服务(一)

14:19

65.安装LangGraph本地服务(二)

15:06

66.启动LangGraph服务器

25:40

67.调用Agent发布的API接口(一)

16:52

68.调用Agent发布的API接口(二)

06:25

69.Tool的定义(一)

16:18

70.Tool的定义(二)

21:19

71.Tool的定义(三)

14:29

72.Qwen3大模型工具调用解析器的错误

21:09

73.解决Qwen3流式输出的问题

14:09

74.根据Rannable对象创建工具

15:06

75.继承BaseTool创建工具

19:32

76.Configurable静态配置(一)

21:01

77.Configurable静态配置(二)

08:47

78.AgentState状态详解(一)

31:09

79.AgentState状态详解(二)

14:38

80.AgentState状态详解(三)

05:12

81.记忆存储的介绍

11:57

82.开发环境下的短期记忆案例

17:49

83.Postgresql实现Agent短期存储

16:59

84.Postgresql实现长期存储

10:10

85.LangGraph中WorkFlow的概念

15:12

86.工作流的State和Reducer函数

16:19

87.工作流的节点和路由函数

11:59

88.评估器案例(一)

16:06

89.评估器案例(二)

24:01

90.评估器案例(三)

13:15

91.评估器案例(四)

10:05

92.智能小秘书案例+MCP工具

18:04

93.异步+并发执行工具类

27:49

94.定义小秘书工作流(一)

12:57

95.定义小秘书工作流(二)

11:40

96.测试完整的工具调用

10:30

97.简化代码+ToolNode节点

10:30

98.加入第一种人工介入

12:27

99.用户审批工具的执行

16:27

100.人工填写审批理由修改状态

17:45

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