LangChain 发布 Agent 检索上下文工程指南

2026年10月24日，LangChain 在其官方博客发布文章，提出 AI 智能体的上下文工程应从检索入手，并以一个每周运行的竞品分析智能体为例，说明智能体在检索（即只查找并引入当前任务所需信息）中面临的三类难题，同时介绍可用的应对技术，以及设计智能体 harness 时应如何考虑这些问题，并以 LangChain 的 Deep Agents harness 为例。文章称，每个 deep agent 都内置相关工具，并与 ls、read_file、write_file 和 edit_file 一同提供；当工具结果过大（超过约 20,000 tokens）时，harness 会将其保存到 /large_tool_results/ 下的文件，并向智能体提供路径及首尾若干行的简短预览。文章还提到 LangChain Academy 上的 Deep Agents 课程为免费、在线、自定进度。上述条件均针对文中所述 Deep Agents harness 与课程，不意味着所有操作或服务免费。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。