LangChain、LangGraph、LangSmith 这仨名字几乎总是一起出现，但很多人分不清各管什么、什么时候该用哪个。
这期用一个「给客服机器人加退款功能」的例子从头走一遍，讲清楚它们不是三个竞品，
而是一条流水线上的三段。
00:00 三个坑，引出三个工具
02:21 LangChain：六块积木
04:06 LCEL 代码：四步搭一条链
05:45 LangGraph：链不够用时换成图
07:46 图的最小可运行代码
08:52 官方教程库里的四个真实案例
10:17 LangSmith：打开 Agent 黑盒
12:29 三者合体：客服机器人全流程
14:09 框架越强，越要看清它做了什么
15:16 学习路径与收尾
一句话分工：
· LangChain 把调用大模型标准化 —— 模型、提示词、链、记忆都是标准件
· LangGraph 把流程画成图 —— 能分岔、能循环、能中途等人审核
· LangSmith 把每一步拍下来 —— 出错能定位到具体节点和参数
—— 参考资料 ——
三者对比实验项目（25 个实验，同一套评分标准）
https://github.com/estelledc/langchain-langgraph-langsmith-tutorial
LangChain 中文文档 · 教程索引
https://www.langchain.com.cn/docs/tutorials/
LangChain 中文文档站
https://langchain-doc.cn/
LangGraph 官方教程库（片中四个案例的出处）
https://github.langchain.ac.cn/langgraph/tutorials/
LangSmith 官方文档（中文）
https://langsmith.langchain.ac.cn/
LangSmith 中文文档 · aidoczh
https://www.aidoczh.com/langsmith/
runoob · LangChain 教程
https://www.runoob.com/langchain/langchain-tutorial.html
runoob · LangGraph 快速入门
https://www.runoob.com/ai-agent/langgraph-quick-start.html
runoob · LangSmith 教程
https://www.runoob.com/langchain/langchain-langsmith.html
