langchain

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LangChain 是一个用于构建智能代理和大型语言模型（LLM）驱动应用程序的框架。它帮助您将可互操作的组件和第三方集成串联在一起，从而简化 AI 应用程序的开发——同时随着底层技术的发展，确保决策具有前瞻性。

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刚刚开始吗？查看 Deep Agents——这是一个基于 LangChain 构建的更高级别的软件包，用于具有内置功能的代理，以应对常见使用模式，例如规划、子代理、文件系统使用等。

快速入门

uv add langchain

from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model("openai:gpt-5.5")
result = model.invoke("Hello, world!")

如果你正在寻找更高级的自定义或代理编排，请查看 LangGraph，这是我们用于构建可控代理工作流的框架。

对于等效的 JS/TS 库，请查看 LangChain.js。

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有关开发、调试和部署 AI 代理及大型语言模型应用，请参阅 LangSmith。

LangChain 生态系统

虽然 LangChain 框架可以独立使用，但它也能无缝集成任何 LangChain 产品，为开发者在构建 LLM 应用时提供完整的工具套件。

• Deep Agents — 构建能够规划、使用子代理并利用文件系统处理复杂任务的代理
• LangGraph — 使用我们的低级代理编排框架构建能够可靠处理复杂任务的代理
• 集成 — 聊天与嵌入模型、工具和工具包，以及更多
• LangSmith —— 用于大语言模型应用的代理评估、可观测性和调试
• LangSmith 部署 — 使用专为长时间运行、具状态的工作流设计的平台部署和扩展代理

为什么使用 LangChain？

LangChain 通过标准接口（如模型、嵌入、向量存储等）帮助开发者构建由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序。

• 实时数据增强 — 轻松将LLM连接到多样化的数据源及外部/内部系统，借助LangChain庞大的集成库，涵盖模型提供商、工具、向量存储器、检索器等
• 模型互操作性 — 在工程团队实验中不断更换模型，寻找最适合你应用需求的方案。随着行业前沿的演变，请迅速适应——LangChain的抽象功能让你在不失去动力的情况下持续前进
• 快速原型开发 — 利用LangChain的模块化组件架构快速构建和迭代LLM应用。测试不同方法和工作流程，无需从头重建，加速开发周期
• 生产准备功能 — 通过集成如LangSmith部署可靠应用，支持监控、评估和调试。利用经过实战验证的模式和最佳实践自信扩展
• 充满活力的社区和生态系统 — 利用丰富的集成、模板和社区贡献组件的生态系统。通过活跃的开源社区，享受持续改进并紧跟最新AI发展动态
• 灵活的抽象层——根据您的需求，在抽象层级工作——从快速启动的高层链到细粒度控制的低层组件。LangChain 随着应用的复杂性不断增长

资源

• 文档 — 概念概述和指南
• LangChain生态系统概览 — LangChain、LangGraph 和 Deep Agents 如何协同工作
• API参考 — 所有公共类、函数和类型的完整参考
• 讨论 — 技术问题、想法和反馈的社区论坛
• LangChain学院 — LangChain 团队提供的关于 LangChain 库和产品的全面免费课程
• 贡献指南 — 如何贡献代码以及寻找适合初学者的问题
• 行为守则 — 社区准则和标准