FastAPI + LangChain 实战
Agent 需要一个后端 API 服务：接收用户输入、调用 LLM、流式返回结果。Python 生态里 Flask、Django、FastAPI 三个选择，FastAPI 的开发体验最接近前端熟悉的 Express/Koa，配合 LangChain 做 LLM 编排，是 Agent 后端的主流组合。
异步编程与并发模型
从前端转 Python 后端做 Agent 开发，异步编程是绕不过去的坎。这篇文章帮你从零搞懂 asyncio 的核心概念，理解并发模型的全貌，最后落到 Agent 场景的实战用法上。
数据库设计与 ORM
Agent 聊天记录莫名丢失、会话状态查询慢、并发写入冲突——这些问题的根源往往是数据库设计。把对话历史塞在内存 dict 里，服务重启就清零；用 JSON 字符串拼接存消息，10 万条后加载历史要 8 秒。
Python 类型系统与代码质量
Python 项目的代码质量保障：没有 TypeScript 的类型系统，函数签名全是 def process(data, config, callback=None)，data 是什么类型？config 有哪些字段？返回值是什么？全靠猜。