AI Agent 工具
Agent 类工具要解决的是：模型不只回答一句话，还要调用工具、查资料、走多步流程。用户可能在找开发框架，也可能在找可视化自动化。
LangChain / LangGraph 偏工程编排；n8n 偏可视化工作流。先确认你要写代码控制循环，还是把现有 SaaS 动作串起来。
适合解决什么
- 把检索、工具调用和回复收成一条 Agent 循环
- 用可视化节点连接内部系统和模型
- 给助手接上 MCP 工具或内部 API
- 做可中断、可回放的多步工作流
精选工具
相关指南
- 用 LangGraph 构建可定制的 RAG Agent用 LangGraph 把 RAG 拆成可路由节点：决定是否检索、ToolNode 取回文档、grade 相关性，再生成答案或改写问题重试。
- 用 LangChain 构建 SQL Agent按官方 SQL agent 教程：下载 Chinook、封装只读 SQL tools，再用 create_agent 让模型查表、校验并执行查询。
- 构建你的第一个 MCP Server用 Python 做一个最小 MCP weather server，暴露 get_alerts / get_forecast，并接入 Claude for Desktop 验证。
- 用 OpenAI Agents SDK 跑一个最小 Agent安装 openai-agents，用 Agent + Runner 跑通最小文本 Agent，再加一个函数工具。
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