🚀 學習路線總覽

目標是讓你能用 Nest（NestJS）作為後端服務框架 + LangGraph（基於 LangChain 的 AI 代理編排框架） 構建可用的智能應用（如智能客服、多步驟任務執行 Agent 等）。

🧱 第一階段：基礎打底

1) JavaScript / TypeScript 基礎

Nest.js 和 LangGraph 都建議用 TypeScript 寫，因此要熟練掌握：

  • TypeScript 核心：類型、接口、類、泛型、異步編程（Promise/async/await）
  • Node.js 運行時 & npm/yarn/pnpm 使用

💡 有 TypeScript/Node.js 背景會非常有幫助。

🏗️ 第二階段：NestJS（後端框架）

Nest 是一個模塊化、基於裝飾器和依賴注入的 Node.js 框架，適合構建可維護的大型服務。

入門內容

📌 核心概念：

  • 模塊（Module）
  • 控制器（Controller）
  • 服務（Service）
  • 中間件 & 過濾器 & 攔截器
  • 異常處理、管道、守衞等
  • TypeORM/Prisma 數據庫集成 📌 學習路線建議：

  1. 環境準備：Node.js + Nest CLI

    npm i -g @nestjs/cli
nest new your-app

  2. 搭建 REST API（Controllers + Services）

  3. 異步/依賴注入深入理解

  4. 數據庫整合（TypeORM/Prisma + Postgres/MySQL）

  5. 全局中間件/管道/攔截器/守衞

  6. Nest Module 組織架構與單元測試

📌 推薦資料

  • 官方文檔（NestJS 官方指南很清晰）
  • 系列視頻教程（如 B 站的 Nest.js 零基礎入門到進階 課程）([嗶哩嗶哩][1])
  • 文章《NestJS開發全攻略：從入門到實戰精通》([cloud.baidu.com][2])

🧠 第三階段：理解大模型 & LangChain 基礎

在學 LangGraph 之前建議先了解下 LangChain 的基本理念：

📌 LangChain 是一個幫助你構建與 LLM（大型語言模型）交互的一整套開發庫，用在 prompt 管理、鏈式結構、工具調用等場景。

提示詞、鏈式結構、工具調用是驅動 LangGraph 的基礎。因此建議學習：

  • 什麼是 LLM（如 GPT 系列）
  • Prompt 工程概念
  • LangChain 基礎工作流（chain/task）
  • 代理（agent）概念

（即使最後主要用 LangGraph，但熟悉 LangChain 會更容易上手）([Reddit][3])

🤖 第四階段：學習 LangGraph

LangGraph 是 LangChain 官方推出的面向智能體 / 工作流編排 的框架，可以構建複雜、有狀態的智能體流程（graph-based workflows）。它比傳統鏈式結構更靈活、可控性更高。([github.langchain.ac.cn][4])

核心概念理解（先別急寫代碼）

掌握以下基礎有助於實際開發：

  • 節點（Node）：代表一個執行單元
  • 邊（Edge）：不同節點之間的連接邏輯
  • 狀態（State）：LangGraph 保留上下文並可在節點間傳遞
  • 循環/分支：智能體在執行過程中可以動態判斷走向
  • 工具（Tools）：外部函數/API 能被智能體執行
  • 持久化/記憶：長期運行能力（checkpoint）([github.langchain.ac.cn][4])

📌 理解這些概念後寫代碼會更加得心應手。

💡 LangGraph 學習步驟（JS/TS 版）

  1. 安裝與初始化
npm install @langchain/langgraph @langchain/core

然後創建基本項目結構。([github.langchain.ac.cn][4])

  1. 創建第一個 LangGraph 智能體
  • 學會創建一個簡單 agent（例如 ReAct 智能體）
  • 理解如何在 Node 模式下運行 LangGraph
  • 結合 LLM（如 OpenAI API）
  1. 狀態/記憶 & 工具調用
  • 學習通過節點管理狀態
  • 學習如何讓智能體調用外部工具 / API
  1. 條件邏輯 & 分支執行
  • 構建有條件分支的圖結構
  • 處理循環等複雜節點行為
  1. 長流程 + 持久化
  • 實現長時間運行的任務
  • 使用 checkpoint 或數據庫保存狀態
  1. 部署與監控
  • 與 Nest 後端集成
  • 持久化存儲 + 日誌/錯誤處理

📌 LangGraph 官方文檔是最權威資源，建議同時參考 文檔/示例 代碼。([github.langchain.ac.cn][4])

📌 可以結合一些課程和項目來學習（如 Coursera/Pluralsight 等 LangGraph 路徑）([Coursera][5])

🔄 第五階段：整合 Nest + LangGraph 實戰

當你掌握了 NestJS 和 LangGraph 的基本技能後：

實戰建議

✅ 把 LangGraph 邏輯部署在 Nest 服務中

  • Nest endpoint 調用 LangGraph agent
  • 設計 REST 或 GraphQL API
  • 管理 agent 生命週期與狀態

✅ 構建生產用例

  • 智能客服機器人
  • 自動流程執行（如任務規劃/日程安排）
  • 多步驟工作流（文件處理、RAG 檢索等）

✅ 本地測試和部署

  • Docker 化 Nest 服務
  • 集成日誌系統
  • use Git + CI/CD

📌 社區經驗表明也可以把 LangGraph 服務做成單獨微服務，通過 API 與 Nest 通信，這種方式適合大規模部署（邊界清晰）。([Reddit][6])

📦 推薦項目練手清單（實戰案例）

項目方向 説明
聊天智能體 基於 LLM + LangGraph 處理多輪對話
數據庫查詢智能接口 agent 幫助用户從 DB 自動查詢與總結
文檔智能處理 上傳文檔然後由 agent 提取/分析
任務自動化 agent 根據用户輸入執行多步驟任務

📚 進一步深化（拓展內容）

📌 瞭解 LangSmith（監控 + 調試 LangGraph） 📌 探索多模態代理 📌 Blick into Production deployments