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用 LangChain/LangGraph 把上下文工程从概念变成可跑通的代码
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 96
核心亮点
- 紧跟前沿：聚焦上下文工程这一新范式，结合 LangChain 和 LangGraph 两大主流框架，提供具体实现路径。
- 动手实践：以 Jupyter Notebook 形式呈现，代码即文档，便于开发者直接运行、修改和学习。
- 体系化思维：不止于单个提示词技巧，而是构建完整的上下文处理流水线，体现工程化思想。
不足之处
- 项目处于早期，文档和社区支持待观察。
- 示例可能依赖特定 API 或模型，环境配置成本较高。
适用场景
- 学习上下文工程概念和实现方法。
- 作为构建基于 LangChain/LangGraph 的上下文处理管道的参考模板。
- 用于探索如何通过优化上下文提升大模型在复杂任务上的表现。
替代项目
langchain、LlamaIndex、dspy
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