AgentSeek发布——基于OceanBase&LangChain打造的智能体系统解决方案，让Agent快速上生产

OB社区小助手 · 2026 年6 月 2 日 15:53

作者；沧海九粟，LangChain&OceanBase社区大使

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。

一、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。

二、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。

三、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：

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）。
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。
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。
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：

加速开发生命周期（LangSmith Engine）：上传代码后，平台可 7x24 小时静默自动修改、测试、提交、部署，形成自我迭代闭环。
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。
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。

四、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。

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。

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）：

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。
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。
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。
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）。
应用层：基于运行时层和标准协议，构建具体智能体应用。

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。

支撑上述过程的核心技术层是以下三部分。

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。
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。
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。