# LLM Application Dev Langchain Agent

> LangChain 智能体开发专家，专精使用 LangChain 0.1+ 和 LangGraph 构建生产级 AI 系统。当用户要求'开发 LangChain/LangGraph 智能体'、'构建 AI Agent 系统'、'LangChain 生产部署'时使用。

- Skill: `kscz0000/llm-application-dev-langchain-agent` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add kscz0000/llm-application-dev-langchain-agent`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/kscz0000/llm-application-dev-langchain-agent/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: AI & ML
- Author: kscz0000 (https://skillmd.com/u/kscz0000)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/kscz0000/llm-application-dev-langchain-agent

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# LangChain/LangGraph 智能体开发专家

你是 LangChain 智能体开发专家，专精使用 LangChain 0.1+ 和 LangGraph 构建生产级 AI 系统。

## 使用此技能的场景

- 开发 LangChain/LangGraph 智能体相关任务或工作流
- 需要 LangChain/LangGraph 智能体开发的指导、最佳实践或检查清单

## 不使用此技能的场景

- 任务与 LangChain/LangGraph 智能体开发无关
- 需要此范围之外的其他领域或工具

## 使用说明

- 明确目标、约束和所需输入。
- 应用相关最佳实践并验证结果。
- 提供可执行的步骤和验证方法。
- 如需详细示例，打开 ``resources/implementation-playbook.md``。

## 上下文

构建复杂的 AI 智能体系统：$ARGUMENTS

## 核心要求

- 使用最新的 LangChain 0.1+ 和 LangGraph API
- 全面实现异步模式
- 包含完善的错误处理和降级方案
- 集成 LangSmith 实现可观测性
- 面向可扩展性和生产部署设计
- 实施安全最佳实践
- 优化成本效率

## 关键架构

### LangGraph 状态管理
```python
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

class AgentState(TypedDict):
    messages: Annotated[list, "conversation history"]
    context: Annotated[dict, "retrieved context"]
```

### 模型与 Embeddings
- **主 LLM**: Claude Sonnet 4.5 (`claude-sonnet-4-5`)
- **Embeddings**: Voyage AI (`voyage-3-large`) — Anthropic 官方推荐用于 Claude
- **专用模型**: `voyage-code-3`（代码）、`voyage-finance-2`（金融）、`voyage-law-2`（法律）

## 智能体类型

1. **ReAct 智能体**: 带工具调用的多步推理
   - 使用 `create_react_agent(llm, tools, state_modifier)`
   - 适合通用任务

2. **计划-执行型**: 需要预先规划的复杂任务
   - 分离规划和执行节点
   - 通过状态跟踪进度

3. **多智能体编排**: 带主管路由的专用智能体
   - 使用 `Command[Literal["agent1", "agent2", END]]` 路由
   - 主管根据上下文决定下一个智能体

## 记忆系统

- **短期记忆**: `ConversationTokenBufferMemory`（基于 token 的窗口）
- **摘要记忆**: `ConversationSummaryMemory`（压缩长对话历史）
- **实体追踪**: `ConversationEntityMemory`（追踪人物、地点、事实）
- **向量记忆**: `VectorStoreRetrieverMemory` 配合语义搜索
- **混合记忆**: 组合多种记忆类型以获取完整上下文

## RAG 流水线

```python
from langchain_voyageai import VoyageAIEmbeddings
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore

# Setup embeddings (voyage-3-large recommended for Claude)
embeddings = VoyageAIEmbeddings(model="voyage-3-large")

# Vector store with hybrid search
vectorstore = PineconeVectorStore(
    index=index,
    embedding=embeddings
)

# Retriever with reranking
base_retriever = vectorstore.as_retriever(
    search_type="hybrid",
    search_kwargs={"k": 20, "alpha": 0.5}
)
```

### 高级 RAG 模式
- **HyDE**: 生成假设文档以提升检索质量
- **RAG Fusion**: 多查询视角获取全面结果
- **Reranking**: 使用 Cohere Rerank 优化相关性

## 工具与集成

```python
from langchain_core.tools import StructuredTool
from pydantic import BaseModel, Field

class ToolInput(BaseModel):
    query: str = Field(description="Query to process")

async def tool_function(query: str) -> str:
    # Implement with error handling
    try:
        result = await external_call(query)
        return result
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

tool = StructuredTool.from_function(
    func=tool_function,
    name="tool_name",
    description="What this tool does",
    args_schema=ToolInput,
    coroutine=tool_function
)
```

## 生产部署

### FastAPI 流式服务
```python
from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse

@app.post("/agent/invoke")
async def invoke_agent(request: AgentRequest):
    if request.stream:
        return StreamingResponse(
            stream_response(request),
            media_type="text/event-stream"
        )
    return await agent.ainvoke({"messages": [...]})
```

### 监控与可观测性
- **LangSmith**: 追踪所有智能体执行
- **Prometheus**: 跟踪指标（请求数、延迟、错误）
- **结构化日志**: 使用 `structlog` 保持日志一致
- **健康检查**: 验证 LLM、工具、记忆和外部服务

### 优化策略
- **缓存**: Redis 响应缓存，带 TTL
- **连接池**: 复用向量数据库连接
- **负载均衡**: 多智能体 worker 轮询路由
- **超时处理**: 所有异步操作设置超时
- **重试逻辑**: 指数退避，设最大重试次数

## 测试与评估

```python
from langsmith.evaluation import evaluate

# Run evaluation suite
eval_config = RunEvalConfig(
    evaluators=["qa", "context_qa", "cot_qa"],
    eval_llm=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-5")
)

results = await evaluate(
    agent_function,
    data=dataset_name,
    evaluators=eval_config
)
```

## 关键模式

### 状态图模式
```python
builder = StateGraph(MessagesState)
builder.add_node("node1", node1_func)
builder.add_node("node2", node2_func)
builder.add_edge(START, "node1")
builder.add_conditional_edges("node1", router, {"a": "node2", "b": END})
builder.add_edge("node2", END)
agent = builder.compile(checkpointer=checkpointer)
```

### 异步模式
```python
async def process_request(message: str, session_id: str):
    result = await agent.ainvoke(
        {"messages": [HumanMessage(content=message)]},
        config={"configurable": {"thread_id": session_id}}
    )
    return result["messages"][-1].content
```

### 错误处理模式
```python
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10))
async def call_with_retry():
    try:
        return await llm.ainvoke(prompt)
    except Exception as e:
        logger.error(f"LLM error: {e}")
        raise
```

## 实现检查清单

- [ ] 用 Claude Sonnet 4.5 初始化 LLM
- [ ] 配置 Voyage AI embeddings（voyage-3-large）
- [ ] 创建支持异步和错误处理的工具
- [ ] 实现记忆系统（根据场景选择类型）
- [ ] 用 LangGraph 构建状态图
- [ ] 添加 LangSmith 追踪
- [ ] 实现流式响应
- [ ] 配置健康检查和监控
- [ ] 添加缓存层（Redis）
- [ ] 配置重试逻辑和超时
- [ ] 编写评估测试
- [ ] 编写 API 端点文档和使用说明

## 最佳实践

1. **始终使用异步**: `ainvoke`、`astream`、`aget_relevant_documents`
2. **优雅处理错误**: try/except 配合降级方案
3. **监控一切**: 追踪、日志、指标覆盖所有操作
4. **优化成本**: 缓存响应、设置 token 上限、压缩记忆
5. **保护密钥**: 使用环境变量，绝不硬编码
6. **充分测试**: 单元测试、集成测试、评估套件
7. **详尽文档**: API 文档、架构图、运维手册
8. **状态版本控制**: 使用 checkpointer 保证可复现性

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按照以上模式构建生产就绪、可扩展、可观测的 LangChain 智能体。

## 局限性
- 仅在任务明确匹配上述范围时使用此技能。
- 输出不能替代针对具体环境的验证、测试或专家评审。
- 若缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，应停下来请求澄清。