新版langchain1.x+RAG+多智能体协作从入门到实战

如果你已经在用大模型 API 写点小工具，但每次做知识库问答都要自己拼检索逻辑、处理上下文长度、想办法让多个步骤串起来，那这门课正好对着这些麻烦事。它讲的是 LangChain 1.x 版本下的 RAG 与多智能体协作，核心不是"认识一个新框架"，而是把"模型能查资料、能分步骤干活"这件事落到能跑的

单课价¥39.00新品上架

会员价 会员免费开通会员后本篇可直接下载套餐详情

79 人关注更新于 2026-08-05 永久有效

发货

网盘链接 · 支付成功后自动发货

保障

永久有效 · 链接失效免费补发

客服

每日 9:00-21:00 在线客服联系客服

会员可免费下载本篇月会员可免费领取。

开通会员 ›

购买本课销量 0 · 永久有效

会员价 · 单课标价 ¥39.00

会员 · 按档位

永久免费可领

年免费可领

月免费可领

游客按标价购买，不享受上表折扣。

支付成功后自动发放网盘链接，链接失效可找客服免费补

正版保障极速发货售后无忧

如果你已经在用大模型 API 写点小工具，但每次做知识库问答都要自己拼检索逻辑、处理上下文长度、想办法让多个步骤串起来，那这门课正好对着这些麻烦事。它讲的是 LangChain 1.x 版本下的 RAG 与多智能体协作，核心不是"认识一个新框架"，而是把"模型能查资料、能分步骤干活"这件事落到能跑的代码上。

它解决的是哪类工作场景

最常见的三类：一是企业内部文档问答，需要把一批 PDF、Markdown 或数据库内容变成可检索的知识源，用户提问时先查再答，而不是让模型凭记忆编；二是流程型任务，比如先分类意图、再调工具、再汇总结果，单次对话完成不了；三是多个角色分工，比如一个负责检索、一个负责核对、一个负责输出，互相传递中间结果。这三类恰好对应课程标题里的 LangChain、RAG、多智能体。

换句话说，它不教你从零训练模型，也不涉及微调，重点在"编排"——把已有的模型能力、检索能力和工具调用组织成一条稳定的链路。

学完能独立做出什么

搭一个本地可运行的 RAG 问答：文档切分、向量化、存入 Chroma、检索后拼接提示词，整条链路自己写通。
用 LangChain 1.x 的新写法创建 Agent，注册自定义工具，让它按需调用而不是硬编码调用顺序。
设计一个多智能体协作的小系统，明确各角色的输入输出边界，处理它们之间的消息传递和结果汇总。
排查常见问题：检索召回不准、上下文超长、Agent 反复绕圈、工具报错后不收敛。

这些目标偏工程落地，不是"看完就懂、一写就废"的演示级内容。但也要说清楚：它不会让你变成算法专家，向量检索的数学原理、Agent 的学术前沿都不在范围内。

资料适合什么基础

需要你至少满足两点：能读懂 Python，知道函数、类、异步的基本写法；用过大模型 API，理解 token、提示词、温度这些概念。如果这两条都不占，直接看会卡在环境配置和语法上，建议先补 Python 再回来。

反过来，如果你已经熟练使用旧版 LangChain，这门课的价值在于 1.x 的变化——接口调整、链的写法、Agent 构建方式的差异。这部分对老用户是刚需，因为旧代码迁移时踩的坑基本都在这里。

怎么用这份资料更省时间

建议按"环境 → 单链 → RAG → 多智能体"的顺序推进，不要跳。环境那节看似简单，但 LangChain 1.x 的依赖组合容易出问题，一次配好后面省事。RAG 部分边看边改自己的文档，比照着示例跑一遍印象深得多。多智能体那部分，先跑通两个角色的最小协作，再往里加角色，一次堆四五个角色很容易调不通。

如果时间有限，只做一件事：把 RAG 那条链路完整实现一遍，包括文档切分和检索参数调整。这是职场里复用率最高的部分，多智能体可以等有具体需求时再深入。

值不值得学

判断标准很实际：你手上有没有"要让模型查资料再回答"或"要多步协作"的需求。有，这门课能省掉大量翻文档和试错的时间，1.x 版本的写法市面上系统性资料还不算多，趁早熟悉有先发优势。没有，只是想了解 AI 应用长什么样，那看几篇科普就够了，不必投入完整学习时间。

它不是速成课，也不承诺学完就能接单变现。它更像一份能跟着敲的工程笔记，把 LangChain 1.x、RAG、多智能体这三块拼在一起，让你少走几步弯路。

课程目录

第1章 LangChain1.x+RAG+多Agent协作专题课程介绍 第1节 AI框架重大升级 来看LangChain1.x+RAG+多Agent协作 第2节 LangChain1.x+RAG+多Agent协作 课程大纲你知道多少 第2章 想玩转LangChain 1.x 先搞懂基础与环境 第1节 从旧版到1.x–LangChain进步有多大 第2节 手把手教你搭环境并创建第一个Agent 第3章 常用场景实战 LangChain能玩出什么花 第1节 你的AI能输出结构化数据吗提取试试 第2节 你的聊天机器人能记住上次聊啥吗 第3节 想知道AI怎么调用工具并上网搜答案吗 第4章 想让AI不健忘试试长短记忆分层管理 第1节 搞懂Checkpointer和thread_id 短记忆就稳了 第2节 想知道长记忆怎么跨线程先搞懂Store 第3节 长短记忆怎么配合才能打造完整记忆系统 第5章 RAG加Chroma组合拳 检索增强生成效果惊人 第1节 RAG基础概念与文档加载切分一篇够 第2节 Chroma向量存储加检索器封装能多简单 第3节 别满足于基础RAG 增强型技术才是王道 第4节 手把手教你RAG Agent实战通关 第6章 LangGraph如何助力多智能体协作 第1节 LangGraph的四个核心概念你掌握了吗 第2节 多智能体架构模式藏着多少秘密 第3节 监督者模式多Agent系统 LangGraph构建难吗 第4节 实战案例手把手教你搭建研究写作团队 第5节 想提升多Agent稳定性先搞定调试追踪 第7章 进阶专题来了 你的AI应用能有多可靠强大 第1节 你搞懂MCP协议这个AI通用接口了吗 第2节 怎样给AI装上负责任的安全阀门 第3节 LangChain和LlamaIndex到底该怎么选 第8章 项目实战-手把手带你实现小滴医疗智能助手 第1节 从项目设计到环境搭建一步都不能少 第2节 注册登录登出接口从零开始怎么做 第3节 会话管理原来就是这三件事你信吗 第4节 管理长短记忆就像整理两个抽屉 第5节 定义工具就像给智能体开技能清单 第6节 医疗多智能体协作系统到底怎么开发 - 模型与状态模块 第7节 医疗多智能体协作系统到底怎么开发 - 医疗顾问智能体 第8节 医疗多智能体协作系统到底怎么开发 - 体检员智能体 第9节 医疗多智能体协作系统到底怎么开发 - 主治医生智能体 第10节 医疗多智能体协作系统到底怎么开发 - 药师智能体 第11节 医疗多智能体协作系统到底怎么开发 - 多智能体系统主入口 第12节 业务集成大师其实是个API拼图高手 - 聊天接口 第13节 业务集成大师其实是个API拼图高手 - 获取会话记录 第14节 医疗文档持久化就像病历的养老院 - 医疗文档信息提取 第15节 医疗文档持久化就像病历的养老院 - 文档上传与持久化 第9章 LangChain1.x+RAG+多Agent协作专题课程总结 第1节 LangChain1.x+RAG+多Agent协作总结和学习路线推荐 第2节 AI应用开发工程师招聘要求和岗位信息 第3节 导学 AI大项目 - 微服务AI智能面试对话平台 第4节 高级技术岗成长路线–IT技术人的职场充电站 适合人群 AI开发工程师 AI研究者 数据科学家 学习收获 精通LangChain1.x技术 掌握RAG检索增强生成 实现多智能体协作系统 祝您学习愉快！ 学有所成，前程似锦！