【AI智能体实战——聊天(一)】LangGraph+DeepSeek 从零搭建带用户记忆的AI智能体

秉持着这个系列得一贯风格，这套教程仍然是干货慢慢，附带少量理论，让小伙伴们能学到东西，至少能把一些代码拿去参考或使用。简介：本文为 AI 智能体开发系列第一篇，主打打基础、讲原理、落地核心能力。详细对比 LangGraph 与 LangChain、Java/Go 开发 AI Agent 的核心优势，拆解大模型用户长期记忆实现逻辑，基于 DeepSeek 大模型实现可识别用户、可记忆偏好、可自主调用数据库 Tool 查询打卡记录的智能体，最后铺垫极简 RAG 架构，为下篇进阶实战做铺垫，全程可直接运行。一、前言：为什么现在做 AI 智能体首选 LangGraph？目前 AI 应用开发已经从「单纯调用大模型 API」迭代到了Agent 智能体时代：模型不再是单次问答，而是可以记忆用户、自主决策、调用工具、循环执行任务。市面上主流 Agent 开发方案分为三类：原生 Python 硬写（状态混乱、无流程、无法迭代）LangChain（入门快、复杂流程失控、状态管理拉胯）LangGraph（业界新标准、可控流程、状态持久、适合工程化）本系列从零搭建企业级 AI 智能体，第一篇专注基础底座：解决「有记忆、能调用工具、能对接业务