基于LangGraph与AgentScope的多Agent工作流平台搭建方案
基于LangGraph与AgentScope的多Agent工作流平台搭建方案一、核心结论：为什么是“LangGraph + AgentScope”的组合LangGraph和AgentScope并非竞争关系，而是天然互补。
600万人围观，Graph Engineering火了，一文看懂
智东西8月12日报道，最近，Agent圈又出现了一个新词:Graph Engineering。但如果熟悉Agent，会发现这个“新词”并不陌生，Graph Engineering强调的核心概念，早已出现在LangChain团队2024年推出的LangGraph中。
《LangChain 系列》用 LangGraph 搭建智能客服 Agent
智能客服不是把模型接到聊天框里，而是把“识别、检索、工具、质检、转人工、留痕”串成一张可控的图。前面我们已经讲了 LangGraph 的基础。现在进入实战：用 LangGraph 搭一个智能客服 Agent。1.
Spring Boot 实现 GraphQL API 实战：HTTP接口 + @QueryMapping
从Spring Initializr创建GraphQL项目，到extend模式分层设计、HTTP接口声明式客户端、@QueryMapping/@SchemaMapping控制器、N+1问题与@BatchMapping批处理方案、GraphQLError错误处理、Preparsed
从看日志猜问题到基于证据链调试：Agentic AI 如何重塑 OpenBMC 软件诊断
在 OSFC2026 的分享中，围绕 Agentic AI Software Debugging in OpenBMC的这个议题，字节跳动 STE 固件团队展示了一种面向 OpenBMC 软件调试的新思路:不是让大模型直接读取海量日志并“猜测根因”，而是先通过程序分析构建可验证的证据链，再让 AI Agent 在受约束的证据空间中完成根因解释、验证建议与修复方向生成。
Java后端接入大模型：Spring AI Alibaba完整集成步骤，10分钟跑通
现在 AI 应用开发越来越火，很多 Java 后端想把大模型能力接入业务系统。如果直接调用 DashScope 原生 API，要手动处理请求封装、流式返回、异常重试、参数解析，代码写起来繁琐，后期切换模型成本很高。
LangGraph笔记——预置 Agent
预置 Agent 不是跳过图运行时的捷径，而是一份可以拆开的标准 ReAct 循环样板。 很多初学者第一次接触 Agent 时，最想要的是一个能马上运行的入口：给模型、给工具、给问题，然后得到答案。