緣起



在我的上一本書《LangChain 實戰：從原型到生產，動手打造LLM 應用》與讀者見面後，我非常欣喜地看到LangChain 生態在國內開發者社群中蓬勃發展。許多讀者透過這本書快速上手LangChain，並開始建構自己的大型語言模型應用。時隔一年，大型語言模型（LLM）技術日新月異，我們正站在一個激動人心的新起點——AI 代理人元年的前夜。

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正如業界專家預測，2025 年極有可能成為AI 代理人技術爆發的關鍵節點。AI代理人，即具備自主決策和行動能力的代理人，被認為是充分釋放LLM 潛力的核心方向。而支撐AI 代理人應用落地的關鍵，正是像LangGraph 這樣成熟、強大的開發框架。

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回顧一年前，LangGraph 的技術發展尚處於早期階段，而如今，LangChain、LangGraph 和LangSmith 構成的生態體系已經日臻完善，展現出能開發企業級應用的實力，並湧現出眾多成功的落地案例。儘管LangGraph 官方提供了豐富的資料和課程，但這些內容基本上以英文為主，且資訊較為分散，對於希望快速切入Agent 應用開發的國內開發者而言，存在一定的學習門檻。

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值得一提的是，雖然LangGraph 與LangChain 同屬於LangChain 生態系統，但LangGraph 本身是一個可以獨立使用的框架。即使讀者沒有LangChain 的使用經驗，也可以從本書開始學習LangGraph，並掌握AI 代理人應用的開發技能。

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因此，我決定撰寫第二本書——《LangGraph 實戰：建構新一代AI 代理人系統》。我們深知，優秀的框架版本總在不斷演進。為此，本書的重點並非簡單羅列某一版本的功能，而是旨在深入剖析LangGraph 的底層架構與設計哲學。我們將以更符合中國開發者習慣的方式，幫助讀者掌握建構代理人的核心思想與工程範式——這些知識的生命力遠超任何特定版本。我希望本書能夠幫助讀者深入理解AI 代理人理念，並快速掌握LangGraph 的使用，從而在這個充滿機遇的AI 代理人時代搶佔先機。

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從HTML5 時代的程式碼初探，到雲端原生時代的深入實踐，再到通用人工智慧（AGI）時代的積極擁抱，15 年的技術生涯，我始終秉持著「理論結合實踐」的學習理念。每一次技術浪潮都帶來新的挑戰和機遇，而AI 代理人技術無疑是AGI 時代最耀眼的浪花之一。

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如果說LangChain 降低了LLM 應用開發的門檻，讓開發者能夠快速建構各種基於大型模型的應用，那麼LangGraph 則更進一步，專注解決建構複雜、具備自主決策能力的AI 代理人應用的難題。在探索LangGraph 的過程中，我們將深刻感受到它在工作流程編排、狀態管理、AI 代理人協同等方面的強大能力。它不僅是一個框架，更是建構未來AI 代理人應用的基石。

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為了將我們對LangGraph 的理解和實務經驗分享給更多開發者，我再次與兩位優秀的LangChain 社群夥伴——曹士圯、尹?攜手合作，共同創作本書。我們希望以本書為載體，為讀者建構一條全面、深入的學習路徑，不僅涵蓋LangGraph 的核心概念和功能，更著眼於AI 代理人應用的開發方法論和最佳實務。

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透過本書，我們希望能夠激發大家對AI 代理人技術的興趣，並為大家提供一個系統、實用的LangGraph 學習指南。我們相信，無論是希望提升技能的AI 開發者，還是尋求業務創新的企業技術團隊，都能從本書中獲得寶貴的知識和靈感，進而在AI 代理人應用開發領域取得突破。









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