概念对比：先分清层次，再决定选型

这些章节用于回答“它们有什么区别、项目为什么这样选、换一个方案会怎样”。先阅读核心知识主线，再用对比页检查自己是否把不同层次的概念混在一起。

优先级	主题	必须能回答的问题
核心必学	LangGraph 与 LangChain	编排与组件各负责什么？能否独立使用？
核心必学	Tool Calling 与 Function Calling	模型提出请求后，谁实际执行和校验？
核心必学	Agent 与 Workflow	哪些路径固定，哪些选择交给模型？
核心必学	JSON、结构化输出与 Schema	格式通过为什么不代表内容正确？
核心必学	Checkpoint、业务持久化与队列	图恢复了，外部副作用会不会重复？
核心必学	重试、幂等与去重	超时、重复提交和结果不明分别怎么处理？
常见扩展	SDK 与框架	什么能力值得抽象，什么差异必须保留？
常见扩展	RAG、提示词与微调	错误来自知识、任务说明还是行为模式？
常见扩展	Embedding 与 Reranker	召回遗漏与排序错误该怎样区分？
常见扩展	向量、关键词与混合检索	自然语言、编号和地区限制如何处理？
常见扩展	pgvector 与其他方案	事务、过滤和运维如何影响选型？
进阶了解	MCP 与工具调用	接入协议和模型决策怎样组合？

如何检验理解

每篇先用自己的话回答开头的问题，再运行明确标注为独立示例的 Python 代码，最后回到教材系统架构寻找同一责任边界。示例中的人工分数、样例响应与任务数据只解释概念，不代表真实模型结果。

完成一篇的标准是：能给出输入输出，指出负责执行的组件，说明失败后的后果，并提出一个可以观察的验证方法。选型题必须补充成立条件；不要把“我更熟悉某框架”包装成所有场景下的技术结论。

本组章节不引入额外运行依赖。MCP、Reranker、微调和独立向量数据库属于比较知识；是否已经加入系统，应查阅实际代码与验收报告。

资料使用约定

官方资料核验日期为 2026-11-03。链接可能滚动更新，具体执行命令以本项目锁文件与实际实现为准。页面明确区分通用原理、厂商接口语境和本次复现的选型判断；不将新增学习实验写作历史项目成果。