原来字节也有龙虾——Deer-Flow2超级智能体管理框架。开源发布后迅速登上了GitHub Trending榜首，已经收获了35.3k Star。Deer-Flow2采用模块化多智能体架构，这些智能体通过LangGraph实现协同合作。
今天还是聊聊生产级agent怎么搭这回事。
做agent简单，但是做能落地的agent难，做能落地的长周期agent更是难上加难！
我们常把LangGraph、RAG、memory、evals等工具比作乐高积木，经验丰富的人知道如何搭配使用，就能迅速解决问题
今天的Agent框架虽然功能强大，但对于没有编程经验的客户服务专业人员来说却过于复杂。这些框架如AutoGen、LangGraph、CrewAI等通常将Agent声明嵌入到复杂的Python代码中，使整体工作流程难以把握，门槛过高。对于仅需构建带有业务逻辑的客服聊天机器人的非技术人员而言，这些框架犹如天书，让他们望而却步。
深度了解Agentic Workflow，不要错过这20个智能体工作流开源项目 智能体工作流推进Agentic AI，20个开源项目深入了解Agentic Workflow Dify、FastGPT、LangGraph，20个开源项目助力Agentic Workflow创业 智能体工作流开源项目大盘点，
不知不觉，LangChain 已经问世一年了。作为一个开源框架，LangChain 提供了构建基于大模型的 AI 应用所需的模块和工具，大大降低了 AI 应用开发的门槛，使得任何人都可以基于 GPT-4 等大模型构建自己的创意应用。
