https://blog.kennethcheng.cc/命令行小屋Halo v2.25.4zh-cnhttps://blog.kennethcheng.cc/upload/DOGE.pnghttps://blog.kennethcheng.cc/Tue, 4 Aug 2026 19:12:16 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/ling-dai-ma-zao-agent-de-shi-dai-lai-liao-langsmith-fleet-wan-quan-shang-shou-zhi-nan让业务人员 5 分钟用自然语言打造会自我进化的生产级 AI 智能体 本文配套所有架构图均为 Mermaid 源码，可直接复制到任何支持 Mermaid 的 Markdown 编辑器中渲染。 📑 目录 为什么需要 LangSmith Fleet？ Fleet 到底是什么？ Fleet 的三大核心特性]]>/archives/ling-dai-ma-zao-agent-de-shi-dai-lai-liao-langsmith-fleet-wan-quan-shang-shou-zhi-nanKennethChengLangChain AiMon, 3 Aug 2026 17:59:02 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/bie-rang-ni-de-ai-agent-luo-ben-sandbox-sha-xiang-ge-chi-cong-ru-men-dao-xuan-xing你的 AI Agent 会写代码、跑命令、操作文件 —— 但你真的放心让它直接跑在你的电脑上吗？ 如果 Agent 误读了某个 prompt 来一句 rm -rf /，或者 curl 到了不安全网络…… 沙箱（Sandbox），就是给 Agent 套的"笼子"。 本文将讲清两种主流方案： 模式一：A]]>/archives/bie-rang-ni-de-ai-agent-luo-ben-sandbox-sha-xiang-ge-chi-cong-ru-men-dao-xuan-xingKennethChengLangChain AiMon, 3 Aug 2026 15:41:15 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/yong-remotion-skills-deepagents-rang-ai-bang-ni-xie-shi-pin-dai-ma一行自然语言描述 → 一个完整的 React 视频项目。这是程序化视频生成的新范式。 一、背景：为什么需要 Remotion Skills？ 传统视频制作流程是这样的： #bytemd-mermaid-1785761231546-190{font-family:"trebuchet ms",verd]]>/archives/yong-remotion-skills-deepagents-rang-ai-bang-ni-xie-shi-pin-dai-maKennethChengLangChain AiMon, 3 Aug 2026 12:47:34 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/gao-bie-shi-yi-agent-langchain-memory-shuang-gui-zhi-wan-quan-zhi-nan从 Checkpoint 到 Store，让 Agent 真正"记住"你 🎯 写在最前 想象这样一个场景： 用户：「你好，我叫李雷，是个男生。」 Agent：「你好李雷！」 （第二天） 用户：「我是谁？」 Agent：「抱歉，我不知道。」 这就是典型的失忆 Agent——它只能看到当前对话窗口里的]]>/archives/gao-bie-shi-yi-agent-langchain-memory-shuang-gui-zhi-wan-quan-zhi-nanKennethChengLangChain AiMon, 3 Aug 2026 03:37:56 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/shang-xia-wen-gong-cheng-wan-quan-zhi-nan-yong-xie-xuan-ya-ge-si-ba-shou-shu-dao-gen-zhi-llm-de-shang-xia-wen-beng-kui为什么你的 Agent 聊着聊着就"发疯"？为什么它会忘记几分钟前说过的话，又为什么它会"言之凿凿"地胡说八道？ 答案藏在 上下文 里。 构建一个能跑通 demo 的 Agent 容易，构建一个能稳定生产的 Agent 难。难就难在：上下文窗口是有限的，而世界是无限的。一旦你往里塞的内容失控，模型就]]>/archives/shang-xia-wen-gong-cheng-wan-quan-zhi-nan-yong-xie-xuan-ya-ge-si-ba-shou-shu-dao-gen-zhi-llm-de-shang-xia-wen-beng-kuiKennethChengLangChain AiMon, 3 Aug 2026 03:06:36 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/gao-bie-shang-xia-wen-bao-zha-langchain-agent-skills-wan-quan-shi-zhan-zhi-nan当你的 AI Agent 需要接入十几个工具，每个工具的"使用说明"都塞进 prompt 里时，模型会发出这样的哀嚎："我上下文已经爆炸了，怎么干活啊？？" 这篇文章会带你深入理解 Agent Skills 这套由 Anthropic 提出的开放标准，并通过 LangChain DeepAgent]]>/archives/gao-bie-shang-xia-wen-bao-zha-langchain-agent-skills-wan-quan-shi-zhan-zhi-nanKennethChengLangChain AiMon, 3 Aug 2026 02:30:05 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/yi-wen-gao-dong-langsmith-cong-ke-guan-ce-dao-studio-diao-shi-rang-llm-agent-gao-bie-hei-he作为 LangChain 团队三大核心产品之一，LangSmith 提供观察、调试和部署 LLM 应用的统一平台。本文带你从入门到 Studio 实战，彻底搞懂 LangSmith 的使用方式。 一、初识 LangSmith 当我们成功构建一个 Agent 后，常常会被这些问题困扰： 这个请求到底经]]>/archives/yi-wen-gao-dong-langsmith-cong-ke-guan-ce-dao-studio-diao-shi-rang-llm-agent-gao-bie-hei-heKennethChengLangChain AiSun, 2 Aug 2026 16:36:03 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/langchain-v1.1-v1.2-shuang-ban-ben-shen-du-jie-du-kan-profile-chou-xiang-ru-he-chong-su-zhong-jian-jian-sheng-tai📅 2025 年 11 月 25 日 V1.1 发布，2025 年 12 月 15 日 V1.2 紧随其后。两个月两次发版，LangChain 团队究竟在下怎样一盘棋？ LangChain 在 V1.0 正式版发布后的短短两个月内，密集推出了 V1.1 和 V1.2 两个版本。与其说是"功能更新"]]>/archives/langchain-v1.1-v1.2-shuang-ban-ben-shen-du-jie-du-kan-profile-chou-xiang-ru-he-chong-su-zhong-jian-jian-sheng-taiKennethChengLangChain AiSun, 2 Aug 2026 15:38:58 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/cong-shang-xia-wen-ge-chi-dao-ren-wu-xie-zuo-subagent-de-gai-nian-chuang-jian-yu-ying-yong-shi-jian从上下文隔离到任务协作：SubAgent 的概念、创建与应用实践 在构建复杂 Agent 应用时，主代理往往需要同时处理任务规划、工具调用、信息检索、数据分析和结果生成等工作。 如果所有任务都由一个 Agent 直接完成，容易出现以下问题： 上下文越来越长，导致上下文膨胀 大量工具调用记录干扰主任务]]>/archives/cong-shang-xia-wen-ge-chi-dao-ren-wu-xie-zuo-subagent-de-gai-nian-chuang-jian-yu-ying-yong-shi-jianKennethChengLangChain AiSun, 2 Aug 2026 14:43:20 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/cong-qian-dao-shen-deep-agents-he-xin-neng-li-yu-jia-gou-quan-jie-xi从浅到深：Deep Agents 核心能力与架构全解析 一文掌握 LLM 智能体从"简单工具循环"到"复杂任务规划"的进化之路 🎯 引子：为什么简单 Agent 不够用？ 在 LLM 应用开发中，最常见的 Agent 模式就是： LLM + 工具循环调用 — 用户给指令，模型判断要不要调工具，调完]]>/archives/cong-qian-dao-shen-deep-agents-he-xin-neng-li-yu-jia-gou-quan-jie-xiKennethChengLangChain AiSun, 2 Aug 2026 12:19:41 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/file-system-zhong-jian-jian-wan-quan-zhi-nan-si-zhong-hou-duan-rang-ni-de-agent-xue-hui-du-xie-wen-jian在构建复杂 Agent 时，上下文（Context）管理 是最关键的问题之一。当工具调用结果非常庞大时——例如网络搜索或 RAG 返回的大量信息——上下文窗口会被迅速填满，导致 Agent 无法持续运行。 File System 中间件 正是为了解决这一问题而设计的：它把文件系统作为 Agent 的]]>/archives/file-system-zhong-jian-jian-wan-quan-zhi-nan-si-zhong-hou-duan-rang-ni-de-agent-xue-hui-du-xie-wen-jianKennethChengLangChain AiSun, 2 Aug 2026 04:21:21 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/agent-engineering-yi-wen-tong-4-ge-he-xin-ren-zhi-10-tiao-shi-zhan-dong-cha当大模型开始"思考"，Demo 和 Production 之间隔着一道叫做 Agent Engineering 的鸿沟。 前言 你或许已经听过无数次"AI Agent"这个词。但一个尴尬的现实是：90% 的 Agent Demo 永远停在 demo。 它们能在本地惊艳地跑通，可在真实用户面前，要么"]]>/archives/agent-engineering-yi-wen-tong-4-ge-he-xin-ren-zhi-10-tiao-shi-zhan-dong-chaKennethChengLangChain AiSun, 2 Aug 2026 03:56:12 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/agent-zhong-jian-jian-shuang-xiong-shi-zhan-tool-selector-yu-to-do-list-wan-quan-zhi-nan让 LLM 工具调用既精准又清晰——两个中间件，搞定 Agent 的两大痛点。 📖 写在前面 随着 LangChain Agent 越来越普及，开发者会很快撞上两堵"墙"： 工具太多：给 Agent 挂了 20 个工具，模型在调用时一脸懵。 任务太长：跨多步的复杂任务跑下来，用户只看到一行最终回复]]>/archives/agent-zhong-jian-jian-shuang-xiong-shi-zhan-tool-selector-yu-to-do-list-wan-quan-zhi-nanKennethChengLangChain AiSat, 1 Aug 2026 14:11:53 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/ai-agent-de-ji-yi-ya-suo-shu-langchain-summarization-zhong-jian-jian-wan-quan-zhi-nan当 Agent 对话越来越长，模型开始"记不住"早先聊过什么——这时候，Summarization 中间件就是你的救命稻草。 本文将带你从概念、创建、触发流程、规则制定到参数调优，彻底掌握 LangChain Summarization 中间件。 📑 目录 什么是 Summarization 中间]]>/archives/ai-agent-de-ji-yi-ya-suo-shu-langchain-summarization-zhong-jian-jian-wan-quan-zhi-nanKennethChengLangChain AiSat, 1 Aug 2026 12:24:12 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/human-in-the-loop-shi-zhan-zhi-nan-zai-langchain-zhong-wei-agent-zhuang-shang-jue-ce-cha-che随着 LLM Agent 越来越"敢动手",我们开始需要一种机制 —— 让 AI 在做关键动作前停下来,让人看一眼,再由人来决定放行、修改还是拒绝。 这就是 Human-in-the-Loop (HITL):AI 不再是"自动执行",而是"提建议 → 被审核 → 必要时修正"。 本文带你从概念到 L]]>/archives/human-in-the-loop-shi-zhan-zhi-nan-zai-langchain-zhong-wei-agent-zhuang-shang-jue-ce-cha-cheKennethChengLangChain AiFri, 31 Jul 2026 04:38:20 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/langchain-agent-zhong-jian-jian-wan-quan-zhi-nan-cong-lan-jie-qi-she-ji-dao-zi-ding-yi-gou-zi-shi-zhan读懂中间件机制，让你的 Agent 从"能跑"走向"可控、可观测、可生产"。 写在前面 如果你已经用 LangChain 搭过 Agent，大概率会遇到这些痛点： 想给 Agent 加上日志，却不知道在哪一层埋点 想做调用次数限流，防止 token 成本失控 想在关键工具调用前让人工把关，但不想重写]]>/archives/langchain-agent-zhong-jian-jian-wan-quan-zhi-nan-cong-lan-jie-qi-she-ji-dao-zi-ding-yi-gou-zi-shi-zhanKennethChengLangChain AiThu, 30 Jul 2026 10:58:40 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/yi-wen-gao-dong-langchain-message-cong-4-zhong-xiao-xi-lei-xing-dao-agent-zhuang-tai-liu-zhuan如果你正在学习 LangChain 或基于 LangChain 搭建 Agent，那么「Message（消息）」是绕不开的第一道坎。 它既是模型的输入输出，也是对话的上下文单元，更是 Agent 状态机的"燃料"。 本文将带你系统掌握 Message 的全部要点：4 种消息类型 → 工具调用流程 →]]>/archives/yi-wen-gao-dong-langchain-message-cong-4-zhong-xiao-xi-lei-xing-dao-agent-zhuang-tai-liu-zhuanKennethChengLangChain AiThu, 30 Jul 2026 10:20:11 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/yi-wen-du-dong-langchain-tools-cong-tool-zhuang-shi-qi-dao-structuredtool-rang-da-mo-xing-zhen-zheng-dong-shou写在前面 大语言模型（LLM）很强，但"只会说话"是它最大的短板。Tools（工具） 就是 LangChain 给出的解法——通过标准化的接口让模型能够调用外部能力，从而真正"动手"。 本文从一张概念图出发，系统讲清楚： @tool 装饰器如何把一个普通函数变成工具 模型发出 tool_calls]]>/archives/yi-wen-du-dong-langchain-tools-cong-tool-zhuang-shi-qi-dao-structuredtool-rang-da-mo-xing-zhen-zheng-dong-shouKennethChengLangChain AiThu, 30 Jul 2026 10:07:02 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/langchain-agent-wan-quan-zhi-nan-cong-tools-dao-react-xun-huan-de-gong-cheng-shi-jian智能体 (Agent) = 大语言模型 + 工具 + 系统提示，让 LLM 拥有"手脚"和"行为准则"，能自主规划、调用工具、迭代求解复杂任务。 本文基于 LangChain v1.0，系统梳理 Agent 的核心概念、Tools 定义、Agent 构建、系统提示、结构化输出与多种调用方式，配套可直]]>/archives/langchain-agent-wan-quan-zhi-nan-cong-tools-dao-react-xun-huan-de-gong-cheng-shi-jianKennethChengLangChain AiTue, 28 Jul 2026 16:07:29 GMThttps://blog.kennethcheng.cc/archives/gu-zhang-pai-cha-ji-lu-a-li-yun-fnos-wang-luo-bu-ke-da-network-is-unreachable💡 故障排查记录：阿里云 fnOS 网络不可达 (Network is Unreachable) 本文档记录了阿里云 fnOS 系统出现 network is unreachable 故障的完整排查与修复过程。 故障现象： 服务器突然断网，无法 ping 通外网。 1. 发现问题：查看当前路由表]]>/archives/gu-zhang-pai-cha-ji-lu-a-li-yun-fnos-wang-luo-bu-ke-da-network-is-unreachableKennethChengfnOSMon, 4 May 2026 09:29:07 GMT