让 Agent 快速上生产:基于 OceanBase 和 LangChain 打造的智能体系统解决方案发布

发布日期:2026-06-05 20:18:06 浏览次数: 1750

作者:蚂蚁开源

让 Agent 快速上生产:基于 OceanBase 和 LangChain 打造的智能体系统解决方案发布

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智能体工程套件AgentSeek发布,助开发者快速构建具备数据闭环能力的智能体飞轮,实现上线即学习的起点。

核心内容:

1. AgentSeek的定位:智能体工程套件而非新框架

2. 智能体工程的核心:构建数据闭环与持续学习进化

3. AgentSeek的实践价值:帮助开发者快速上生产

让 Agent 快速上生产:基于 OceanBase 和 LangChain 打造的智能体系统解决方案发布

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

5 月 30 日,OceanBase 社区联合 LangChain 中国社区在上海举办了一场 meetup。LangChain & OceanBase 社区大使“沧海九粟”正式发布了基于 OceanBase 和 LangChain 打造的智能体系统解决方案——AgentSeek。

* AgentSeek:

https://github.com/ob-labs/agentseek

* AgentSeek-api:

https://github.com/ob-labs/agentseek-api

**AgentSeek 是什么?不是什么?**

AgentSeek 是智能体工程套件,而非新的框架。

首先明确一点:**AgentSeek 不是一个新框架。**目前市场上已有众多优秀框架,例如 LangChain 社区推出的 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents,能力非常全面,足以应对多数场景。OpenClaw、Hermes 等产品也从不同层面对标 LangChain 生态。

那么,AgentSeek 究竟是什么呢?它是一个**“智能体工程套件”**,提供一系列工具和库,帮助开发者快速构建具备数据闭环能力的智能体飞轮。

“智能体工程”又是什么?接下来,我们将详细拆解其内涵。

**什么是智能体工程?从概念到落地**

build-test-ship-observe-refine-repeat——循环转得越快,Agent 就越可靠。

“智能体工程”这一概念由 LangChain 在去年五月首届全球开发者大会上提出,虽然后来被 Andrej Karpathy 提出的“上下文工程”短暂掩盖,但在今年五月中旬的第二届大会上,LangChain 已将其落地为商业级产品和平台。

LangChain 作为行业领头羊(估值约 100 亿人民币,B 轮),为何要推动智能体工程?其核心理念类比软件工程:智能体开发不仅是做出功能,更涉及研发、测试、评估、上线、监控等完整工程化活动。

与传统软件开发不同,智能体的核心单元是模型,本身是一个“黑盒”。因此,**工程化的重点不在于开发过程本身,而在于 “上线即学习的起点”**。LangChain 强调尽快让智能体上线,产生生产数据,形成数据闭环,进而优化智能体(如强化学习、提示词调试、记忆进化)。就像开车,最难的是起步,一旦轮子转动起来,后续就会顺畅很多。其理解是:先快速搭建循环,再结合其他操作,使智能体持续迭代向上。

因此,在 LangChain 官方博客和 CEO Harrison 的分享中,频繁强调“上线”和“持续学习进化”这两个关键词。

**仅有“上线和持续学习”足够吗?**

Shipping is how you learn,not what you do after learning。上线不是终点,是学习的起点。

去年这可能足够,但如今远远不够。

**从 Agent Engineering**

**到 Harness Engineering**

虽然“智能体工程”大家可能不熟悉,但 “Harness”(驾驭工程) 已成为热点。这个词最早由 LangChain 在去年 Q3/Q4 提出,用于解释为何在已有 LangGraph 的情况下还要推出 Deep Agents——即一个帮助开发者基于 LangGraph 和 LangChain 快速开发深度智能体的套件。

后来这个概念被泛化,LangChain 团队不得不在今年重新澄清:**Agent = Model + Harness**。即模型之外的所有组件都可称为 Harness。返璞归真后,构建智能体就是模型、Harness 和一个循环。

随着认知边界扩展,Harness 需要考虑的要素越来越多:从最初实现工具调用和循环,到现在需要管理上下文、记忆、安全性等。这就是当前 Harness Engineering 众说纷纭的原因。

**Harness 需要考量哪些维度?**

LangChain 近期文章细分为 16 个小类,我们可归纳为四大类:

1. **文件系统:**目前最流行的承载方式之一(尽管数据库是更通用的方案)。

2. **记忆与持续化学习:**管理用户记忆和个性化数据,目前很多厂商专注于此。

3. **上下文工程:**记忆是上下文的一部分。上下文还包括用户指令、工具执行结果、RAG 召回结果等所有给模型使用的信息。需要对整个上下文进行策略性处理。

4. **长任务运行:**深度智能体(Deep Agent)常涉及执行时间不确定的长任务(如复杂代码分析),这需要更复杂的上下文状态管理。

这些都需要在 Harness 中妥善考量,以支撑智能体工程飞轮运转。

LangChain 用一年时间,将智能体工程从概念落实为平台,并在今年 5 月 13 日的第二届开发者大会上正式发布。这是 LangChain 生态中首个从开始就闭源且商业化的产品——LangSmith 平台。

该平台发布了九大核心产品,分为三类:

1. **加速开发生命周期(LangSmith Engine):**上传代码后,平台可 7×24 小时静默自动修改、测试、提交、部署,形成自我迭代闭环。

2. **加强基础设施监管:**提供托管的深度智能体运行时和 Sandbox 环境。

3. **增强可观测性与治理:**包括大模型网关(适配国内需求)、Context Hub(统一管理提示词、上下文、AGENTS.md 等),实现全功能、全生命周期的智能体工程一站式管理。

最令人震撼的是,LangChain**“悄无声息”地开发了自己的数据库**。这强烈印证了与 OceanBase 这类数据库厂商合作的价值。作为顶级 Agent 公司,此举表明竞争焦点已不再是概念或框架,而是两点:

* **智能体研发商业化必须是工程化的完整闭环,关键在于迭代速度。**

* **闭环的核心是数据闭环,要求能管好、用好数据。**

**开源生态的补位**

**与 AgentSeek 的使命**

生产级的智能体,先要上得了生产——“shipping is how you learn”最朴素的中文版。

看到 LangChain 优秀的商业化平台,作为其早期关注者和布道师,我既高兴又感到挑战,因为其服务主要面向欧美市场。从开源视角,我们看到许多待解决的问题。智能体工程的构建、上线、上下文管理、数据底座等环节,在开源层面仍有欠缺,特别是在服务化部署方面存在痛点。

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因此,我们提出:**“我们想做生产智能体,首先要帮助大家上生产。”**这呼应了 LangChain 的 “Shipping is how you learn”。我们与 OceanBase 开源社区合作,尝试通过开源项目进行补位,聚焦智能体工程和 Harness 的关键环节,帮助开发者快速上生产。目前项目虽早期,但希望借此探索答案。

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**AgentSeek 架构解析**

作为智能体工程套件,AgentSeek 旨在补全以下五层架构(并非全自研,而是融合开源生态):

1. **数据底座:**与 OceanBase 合作,提供从端侧(seekdb)到云端的支持,兼容 MySQL 协议,方便国内用户。

2. **上下文语义层:**统一管理记忆、RAG 内容、工具调用结果等,具备自进化、可检索、证据链溯源能力。

3. **运行时层:**核心层,将本地应用转化为服务,支持 Docker、K8S 等部署方式,初步集成 Agent Protocol、MCP、A2A 等协议,旨在服务化 LangChain 生态应用。

4. **网关层:**对接钉钉、飞书、Slack、Discord 等 IM 工具,作为智能体入口。同时支持通过 AG-UI 等协议快速构建功能全面的智能体前端界面(支持 Human-in-the-loop、流式输出等)。

5. **应用层:**基于运行时层和标准协议,构建具体智能体应用。

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**AgentSeek 的核心支柱**

如下图所示,我们以客服 Agent 为例,更好地理解 AgentSeek 帮你做了什么。

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支撑上述过程的核心技术层是以下三部分。

1. **AgentSeek API:**提供兼容 Agent Protocol 的轻量级 Server 参考实现,支持 MCP、流式输出、A2A 等,方便 LangChain 用户部署生产环境。

2. **SeekContext:**在记忆之上统一管理智能体上下文,支持内容分层、溯源、自进化(包括内敛和发散 Dream 系统),可集成 PowerMemory 等外部组件。

3. **OceanBase seekdb:**轻量化的AI原生数据库,支持状态存储和简单记忆管理。可从端侧(seekdb)到云端(OceanBase)丝滑过渡、并兼容 MySQL 的生态能力,解决了 LangChain 生态对 PostgreSQL 的强依赖问题。

这些工作都与 LangChain 生态原生集成,具备开箱即用的可观测性能力。

**总结与展望**

LangSmith 是 LangChain 给企业的飞轮,AgentSeek 是给社区开发者的飞轮,希望能帮你少走一段路,剩下的路,咱们一起走

LangChain 通过 LangSmith 平台为行业树立了标杆,展示了企业级智能体研发的完整路径。在开源领域,我们希望通过与 OceanBase 等社区合作,提供 AgentSeek 这样的开发套件,帮助大家在数据闭环层面更好地构建智能体飞轮,先让轮子转起来,快速上生产,再逐步迭代完善。

AgentSeek 目前聚焦于几个核心支柱,未来计划接入更多开源 Sandbox、Gateway,并提供开源可观测性方案,期望能真正帮助 LangChain 开发者及广大智能体开发者,将想法转化为可商业落地的产品。

**所有提及项目均已开源,欢迎试用、贡献 PR/Issue!**同时也请大家持续关注 LangChain 生态,它仍是快速学习并将智能体系统产品化的最优路径之一。

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