附录 B 框架与工具速查


附录 B 框架与工具速查

按四操作与四成分组织的框架 / 工具速查表。事实基准 2026-09;各家组件演进极快,本表只给定位与选型坐标,接口与能力细节一律以官方文档为准(0.2 节约定)。属性标注:(官方)为厂商自报,(社区)为第三方生态或讨论,(示意)为本书教学假设。

一、主镜框架:LangChain / LangGraph 系

组件 定位 上下文工程相关能力 对应四操作 本书出处
LangGraph(官方) 图编排框架 state(thread 内)+ checkpointer 持久化;store(跨 thread);子图隔离 四操作的全谱宿主 4.1 / 7.1
LangChain(官方) 应用框架与组件库 write / select / compress / isolate 策略族的概念出处;消息裁剪等工具件 概念坐标系 7.1
LangMem(官方) 记忆管理组件 记忆写入与召回的策略托管(热路径 / 背景路径两类写入) write / select(记忆侧) 4.2 / 7.1
Deep Agents(官方,2026-01) 深度任务 SDK offloading(卸载到文件)、summarization(子任务摘要)、filesystem abstraction(虚拟文件系统) compress / write / isolate 6.1 / 7.1

二、记忆生态(社区,以各家官方文档为准)

组件 定位一句话 与本书概念的接口
Mem0 抽取式记忆层:自动从对话抽取事实入库 4.2 写入门槛的托管实现——抽取规则仍需按门槛三问配置
Zep 时间感知记忆服务:强调事实新旧与时效 4.2 冲突与过期的一派思路(时间线式事实管理)
Letta(前身 MemGPT) 记忆操作系统式 Agent 框架:Agent 自主管理记忆分页 4.1 三层地图的产品化——主内存与外存的分页调度

选型备忘:三者都替你实现记忆层,但**什么值得记(门槛三问)、召回给多少预算(RECALL_BUDGET)**仍要按第 4 章的决策层配置——托管的是实现,不是决策(7.1 节立场)。

三、检索侧(配合第 5 章)

组件 定位 备注
LlamaIndex(官方) 数据接入与检索框架:索引、检索器、重排器齐全 5.1 RAG 管道的常用宿主
向量数据库(Milvus / Qdrant / pgvector 等,社区生态) 嵌入存储与相似检索 选型看规模与运维栈,超出本书范围
编码场景 repo map 工具 仓库符号骨架抽取 实现深潜见《语义代码检索》第 6 章(纯文字互引)

四、可观测(配合 6.2 节)

工具 用途 备注
ce_snapshot.py(本书) 每轮上下文快照与轮间 diff 裸机即可落,6.2 节全文
LLM 追踪平台(Langfuse 等,社区) 请求级 trace、token 用量、告警 快照的存储与可视化可托管给此类平台
API 用量回填 用返回的真实用量校准 est_tokens 粗估 2.1 节 est_tokens 的注释即为此留

五、本书代码族 ce_*.py(全部裸机、四成分同口径)

文件 用途 出处
ce_budget.py 四成分预算核算 audit() 与驱逐顺序常量、evict_until_fits() 2.1
ce_tools.py 工具集常驻税核算 tool_tax() 3.2
ce_memory.py 跨会话记忆写入门控 worth_writing() 与预算内召回 recall() 4.2
ce_snapshot.py 上下文快照 snapshot() 与轮间 diff diff() 6.2
ce_graph.py 四操作在 Agent 循环中的落点示意 7.1

五件共用同一 token 口径(est_tokens)与同一成分语言——互相拼接即为 7.2 节完整案例的骨架。

六、选型五问(回收 7.1 节)

  1. 要持久化与断点续跑吗 → 图框架 + checkpointer。
  2. 记忆要跨会话吗 → store / LangMem / Mem0 系。
  3. 素材主体是文档还是代码 → 检索侧选型(LlamaIndex / repo map 系)。
  4. 压缩策略要多定制 → 预置裁剪够用买现成,五栏简报自己写节点。
  5. 团队已有栈是什么 → 集成成本常压倒功能差异;裸机(ce_*.py)永远是合法选项。

最后一遍提醒:先有 2.1 的预算表与驱逐顺序,再选框架。不带决策层进框架,框架只会把错误的决定执行得更快。


作者与出处
原作者: 灏天文库
整理: 灏天文库整理
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