AI 实战教程

按系列组织的实战教程：先从最小可运行示例开始，再回到项目源码对照关键链路。当前教程全部免费；会员项目精读持续更新。

LangChain 6 篇 LangGraph 6 篇 AI Alibaba 6 篇项目实战 6 篇

单靠模型 API 缺工具、缺数据、缺记忆；LangChain 用中间层把三者接起来。本文从应用形态、模型局限、框架定位到六类场景与岗位地图，讲清它为什么存在。

从五个发展阶段、v0.3 与 v1.2 的 11 项差异，到 core/classic/community/langgraph 包结构与 API 文档入口，一篇看清 LangChain 1.2。

LangChain 提供能力、LangGraph 负责编排、Deep Agent 负责自主执行、LangSmith 负责观测评估——四层如何分工，何时该用哪一个。

conda、uv、venv 怎么选，Python 3.13.12 与 langchain 1.2.12 怎么装，PyCharm 解释器怎么配，附完整命令与验证步骤。

RAG 的完整链路与 reranker 取舍、Agent 的五要素与记忆机制、Prompt/Function Calling/RAG/Fine-tuning 四种落地形态及选型顺序。

模型名、api-key、base-url 三要素怎么放，六个线上平台怎么选，依赖如何用 requirements.txt 锁版本——模型调用前的准备一次讲清。

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