我的合集

把 LangChain 官方 Multi-agent 与 Deep Agents 两个板块的英文文档，整理成一套中文笔记：先讲清五种协作模式怎么选，再落到 Deep Agents 的 API 与实现细节。目标很具体——读完能回答“我这个需求该用哪种模式、为什么、代价多少”，而不是背下五个名词。

01 入门：先建立判断力 — 读完这三篇，能回答“我这个需求该用哪种模式、为什么、代价多少”。

语言特性与工程实践，按主题逐篇整理。

01 并发与异步 — 从同步阻塞讲到事件循环调度。

挑一些值得读的开源项目，拆它解决什么问题、整体怎么设计、核心流程怎么跑起来。不逐行讲源码，目标是让你在半小时内判断这个项目值不值得用、要不要继续读下去。

01 AI 可观测性 — 看一条 LLM 请求是怎么被采下来、存下去、再拿去评估的。

把反复用、确实好使的提示词沉淀下来：什么时候用、哪句约束最有效、坑在哪。每条都按可直接复制的标准写，不做花哨的模板堆砌。

01 学习与讲解 — 让 AI 用费曼教学法，把陌生概念讲到你真听懂。