从入门到专家的 AI 动手项目。选一个挑战，开始构建。
设计并实现一个由「研究员」「写作者」「审核员」组成的多 Agent 流水线，协作完成一篇高质量的行业报告生成任务。
使用 LangChain 的 ReAct（Reasoning + Acting）Agent 框架，构建一个能够接收高层目标、自主分解子任务、制定执行计划并调用多种工具逐步完成任务的智能 Agent。你需要为 Agent 配备搜索、计算、文件读写等工具，并实现完整的思维链追踪与任务状态管理。
利用 LangChain 的文档加载器（Document Loaders）、文本分割器、向量数据库以及检索链，构建一个支持 PDF/文本文档上传的智能问答系统。用户上传文档后，系统能够基于文档内容精准回答相关问题，而非依赖模型本身的训练知识。
使用 LangChain Memory 模块构建一个具备长期记忆的个人助理。助理需要能够记住用户的姓名、偏好和历史对话内容，并在后续对话中主动运用这些记忆，提供个性化的回复体验。
为 LangChain Agent 集成搜索引擎、计算器、天气查询等多种外部工具，让 Agent 能够根据用户问题自动选择并调用合适的工具。通过本挑战，你将掌握 LangChain 工具的定义、注册与使用方式，构建一个真正具备「行动能力」的智能 Agent。
使用 LangChain 的 ChatModel 和 PromptTemplate，从零搭建一个支持多轮对话的命令行聊天机器人。你将学会如何将 LLM、提示词模板和对话记忆组合成一条完整的 Chain，理解 LangChain 的核心运作逻辑。
用 AI Agent 重新定义,你的工作方式。 8 个真实用户案例，8 种 AI Agent 配置方案。 选择你的角色，跟随配置指南，亲手搭建属于自己的 OpenClaw 自动化工作流。 你也可以按照你自己的需求来配置你自己的超级 AI 团队
构建一个精美的 AI 对话聊天界面，支持流式响应显示、消息历史、对话管理、代码块渲染和 Markdown 支持。
构建一个完整的 AI 驱动 SaaS 产品，包含用户认证、订阅计费、AI 核心功能、用量追踪、管理后台和着陆页。
构建一个分享和部署自定义 AI 智能体的平台。用户可以发布带描述的智能体、试用他人的智能体、进行评分，并通过 API 或嵌入方式部署。
构建一个完整模型微调工作流的 UI：包括带标注的数据集准备、训练配置、任务监控和使用测试提示的评估。
编排多个专业 AI 智能体协作完成复杂任务。构建一个协调器来分解任务、分配给专家并综合结果。
构建一个处理多种输入类型的应用：文本、图片、音频和文档。执行跨模态任务，如描述图片、转录音频以及回答关于文档内容的问题。
构建一个类似 VS Code 扩展的 AI 编码助手，支持内联补全、聊天侧边栏、代码解释、Bug 检测和上下文感知建议。
构建一个能够自主研究主题的 Agent，通过搜索网络、阅读文章、综合信息并生成带引用的结构化研究报告。
构建一个 AI 邮件助手，可以起草回复、撰写带语气控制的新邮件、总结邮件线程并建议快速回复。
构建一个支持对话式追问的搜索引擎。跨查询保持上下文，显示来源引用，并支持通过自然对话进行结果优化。
构建一个工具，用户上传 CSV 数据，用自然语言提问，获得 AI 生成的图表、洞察和带解释的统计分析。
构建一个 Agent，接收自然语言的功能描述并生成可运行的代码。包含文件结构规划、迭代优化和预览沙箱。
构建一个可视化的节点编辑器，用于创建 AI 处理流水线。在拖放画布上连接 LLM 调用、数据转换、条件逻辑和输出节点。
构建一个系统，让两个 AI 智能体从对立的角度就给定话题进行辩论。用户担任评委为论点打分。包含结构化的回合制和反驳环节。
构建一个可以使用工具的 AI 智能体：网页搜索、代码执行、文件读取、API 调用。实现包含思考/行动/观察循环的 ReAct 模式。
构建一个检索增强生成（RAG）系统。上传文档，对其进行分块并嵌入向量存储，然后使用自然语言查询，获取基于你的数据的 AI 回答。
构建一个语音录制应用，使用 AI 将语音转录为文字，然后自动格式化和整理转录内容，包括自动标签、标题和待办事项提取。
构建一个多语言翻译器，具备上下文感知翻译、语气保留、习语处理、翻译记忆和并排对比功能。
构建一个无代码聊天机器人创建工具，用户可以定义个性、知识库、对话流程，并通过可嵌入的小组件部署机器人。
构建一个工具，可以对文章、PDF 和 YouTube 视频进行摘要。支持多种摘要长度、关键要点提取和摘要对比。
构建一个情感分析工具，可以分析文本、社交媒体帖子或产品评论。以置信度分数、情绪分解和趋势图表展示分析结果。
构建一个工具，用户粘贴代码后接收 AI 驱动的审查，包括 Bug 检测、安全漏洞扫描、性能建议和重构推荐。
