LangChain 是最受欢迎的开源 AI 工程库之一。
它的目标是屏蔽构建 AI 软件的复杂性，提供易于使用的构建模块，并简化在不同 AI 服务提供商之间的切换过程。
在本章节中，我们将通过构建一个简单的基于 Qwen3-32B 的大语言模型（LLM）的写作助手来介绍 LangChain。
该写作助手能够针对一篇文章草稿生成多个有用的内容，包括：
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文章标题
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文章描述
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用于获取反馈的结构化输出，类似于人类编辑可能给出的意见
在开始之前我们使用以 OpenAI API 兼容的形式初始化两个 Qwen3-32B 模型：
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用于生成确定性输出的 llm
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用于生成具有一定创造性输出的 creative_llm
接下来就是根据文章内容生成文章标题的代码：
SEO 是 “Search Engine Optimization” 的缩写，中文意思是搜索引擎优化。
简单来说，SEO 是一种提升网页在搜索引擎（比如百度、谷歌）中排名的技术手段。写一篇“符合 SEO 的文章描述”，就是要：
1. 包含关键词：使用用户可能搜索的词语
2. 简洁明了：让搜索引擎快速理解文章内容
3. 吸引点击：标题和描述有吸引力，能引起用户兴趣
这样可以让文章在搜索结果中更容易被找到、被点击。
如果你写的是博客、产品介绍或教程类的内容，SEO 就特别重要。
最后我们将从文章草稿中挑选出一段内容，然后让 LLM 帮忙优化并给出有建设性的反馈，以便用户了解如何提升自己的写作。
至此，整个写作助手项目的核心功能就介绍完毕了。
源码地址：
https://github.com/realyinchen/Agent/blob/main/tutorials/langchain/article_assistant.py
加入星球获得详细源码解读
（文：PyTorch研习社）