[人工智能] LangChain Agent 实战：让 AI 自动搜索并总结新闻

去年我负责的一个项目里遇到了一个真实需求：用 LangChain 的 ReAct Agent 连接 SerpAPI，自动搜索最新技术资讯并生成摘要。经过深入调研和反复踩坑，最终找到了一个兼顾性能和可维护性的方案。

项目背景

我们的系统原本用多种方案混合实现，但随着数据量增长，各种问题开始暴露。团队压力很大，响应时间从 200ms 飙升到 3s+。

核心实现

关键技术点：LangChain, Agent, 自动化

// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.0;

contract DataStore {
    mapping(address => uint[]) public userData;
    
    function add(uint value) external {
        require(value > 0, "Value must be positive");
        userData[msg.sender].push(value);
    }
    
    function getSum(address user) external view returns(uint) {
        uint sum = 0;
        for(uint i=0; i<userData[user].length; i++) sum += userData[user][i];
        return sum;
    }
}

效果对比

关键经验

• 动手前先画架构图，不要边写边改
• 用 LangChain 解决问题，但不要把所有鸡蛋放一个篮子
• 单元测试覆盖率至少 80%
• 上线后监控先行，有问题立刻回滚