做「能自己查资料、自己决定下一步」的 AI 助手，几乎一定会碰到 LangGraph。

四个名字经常被说成一个。其实各管一层：LangChain 是零件盒，LangGraph 是现场调度——下一步去哪、做一半能不能停、关机之后病历还在不在。

最近几天，Jev 把时间线刷穿了：TypeSafe AI 出圈、LangChain 当天接集成、Vercel / Cloudflare 跟着上架。评论区两种声音最吵——「又一个便宜小模型」和「Agent 时代的 if」。

两种都没说准。Jev 故意不会聊天、不会写文、不会写代码。它干的事更土、也更狠：把程序里那些「语义上糊、规则写不死」的判断，变成带概率的结构化返回值。

想搞懂 ChatGPT、Claude、通义千问、DeepSeek 从哪来，先把时间线拉直：规则 → 统计 → 深度学习 → Transformer → 大模型。只有回看历史，才容易找准现在站在哪。

最近学大模型应用，几乎总会碰到 LangChain。Chains、Agents、LCEL、LangGraph、RAG、Tool Calling……名词很多。先弄清大模型在算什么，框架才不会变成黑盒调包。

一年又很快的过去了，时间过得真快啊～

今天晚上就正式开启春节假期了，回家前也是时候对过去的一年进行总结回顾了。

前言

在 AI 时代，编程方式正在发生深刻变革。传统的”代码优先”模式正在被”AI 优先”模式取代。本文将通过我最近开发的 ToolHub 项目，分享一个完整的 AI First 编程实践案例。

在当今物联网(IoT)时代，各种智能设备需要高效、低功耗的无线通信技术来保持连接。蓝牙低功耗(Bluetooth Low Energy，简称BLE)正是在这种需求下应运而生的技术，它彻底改变了我们对短距离无线通信的认知。

今天晚上就正式开启春节假期了，回家前也是应该对过去的一年进行总结回顾了。