Agent 与工作流01
LangChain 内部做了一个叫 Content Studio 的设计 Agent，放在 Slack 里，同事只要描述需求，它就能生成视频、社交图、幻灯片等成品文件。最初效果很差，因为模型虽然会写代码，但不知道这家公司的审美标准。他们的办法是把设计师的原则和反馈写进 Agent 的技能与检查中，并给每次对话一个独立的沙箱环境，让它能持续编辑自己的渲染结果。现在这个 Agent 已产出 3000 多个素材，公司里四分之三的请求来自市场部以外，单次请求的模型成本从约 8 美元降到约 50 美分。团队把整套框架开源了，可以换上自己的品牌素材，再通过 Managed Deep Agents 部署到 Slack。
文中可用工具
- Content Studio在 Slack 中按需求生成视频、图片和幻灯片等品牌素材的设计 Agent
- Managed Deep Agents用于将 Content Studio 部署到团队 Slack 的托管平台，提供沙箱、集成和任务调度
- LangSmith Sandbox为 Agent 提供托管的隔离运行环境
- Slack用户与设计 Agent 交互、协作的聊天界面
Agent 与自动化02
geer1895/rfauto · RF/microwave design automation + LLM orchestration: 16 EM/EDA engines behind one interface, 75 parameterized template families, 340 deterministic calculators, 87 calibration anchors; AI agents drive everything via MCP (157 tools) — physics numbers come only from deterministic kernels, never from the LLM. 28000+ unit tests, GPL-3.0
rfauto 将 RF/微波设计流程中描述器件、参数化建模、调用求解器、质量门禁判定和尺寸优化等环节整合为一条可复现的自动化闭环。项目提供 75 个参数化器件模板、340 个确定性计算器、87 个校准锚点，并通过统一的适配层接入 HFSS、ADS、openEMS、COMSOL 等 16 个 EM/EDA 引擎通道。核心约定是物理数值只能由确定性内核或求解器产生，LLM 仅负责编排与解释。AI 助手可通过 MCP（157 个工具、10 个资源）驱动整个框架；项目还提供本地审阅工作台、运行数据湖、远程执行和批量任务能力。