LangChain

支持复杂 Agent 构建的模块化大模型开发框架：LangChain

在大模型应用从“能不能用”逐步走向“能不能长期稳定运行”的过程中，开发者开始意识到：真正困难的不是一次模型调用，而是如何把提示词、上下文、工具和状态管理组织成可维护的系统。LangChain 正是在这一需求下被广泛采用的通用 LLM 开发框架。它并不专注于某一个具体应用场景，而是提供了一套可组合的基础设施，用于搭建包含推理、记忆与工具调用的复杂逻辑。虽然对初学者而言存在一定学习成本，但一旦掌握，其稳定性与扩展性往往能支撑更复杂、更长期的 Agent 应用。

LangChain 是什么？

LangChain 是一个面向开发者的大模型应用开发框架，定位于“连接模型与现实世界的中间层”。它通过高度模块化的设计，将提示词管理、模型调用、外部数据源和工具能力统一到一套抽象接口中。开发者可以基于这些组件构建从简单问答到多步骤决策的应用逻辑。由于其在 Agent 构建方面的成熟度，LangChain 已逐渐成为许多自主智能体项目的底层依赖之一。

核心功能

整体来看，LangChain 面向的是需要精细控制流程与逻辑的开发者，尤其适合构建可扩展、可调试的复杂工作流。

• Chains——将多个处理步骤按顺序组合成可复用流程
• Agents——由模型驱动决策，动态选择下一步行动
• Memory——管理对话或任务过程中的上下文状态
• Prompt 管理——结构化组织与复用提示词模板
• 文档加载器——统一接入本地或远程数据源
• 向量检索接口——对接主流向量数据库实现语义搜索
• 工具调用机制——安全封装搜索、计算或 API 能力

使用场景

LangChain 更偏向“工程型”使用场景，适合需要灵活控制逻辑而非快速搭建界面的项目。

操作指南

虽然 LangChain 功能丰富，但基本使用流程相对清晰，新手可按以下步骤逐步上手。

1. 安装 LangChain 并配置运行环境
2. 选择并初始化所需的大模型接口
3. 定义 Prompt 模板与输入输出结构
4. 通过 Chains 串联多个处理步骤
5. 按需引入 Memory 保存上下文
6. 配置可用的外部工具
7. 使用 Agent 机制交由模型决策
   （注意：复杂 Agent 建议逐步调试，避免一次性引入过多组件）

支持平台

LangChain 以代码库形式提供，主要支持 Python 与 JavaScript 生态，适用于 macOS、Windows 和 Linux 等主流开发环境。它可运行在本地、服务器或云平台中，方便与现有后端系统或数据服务集成。由于其定位偏向底层框架，并未提供官方可视化界面。

产品定价

LangChain 本身 免费 使用，采用开源许可发布。实际成本主要来自所接入的大模型服务、向量数据库或外部 API，开发者可根据项目规模灵活控制。

常见问题

Q：LangChain 是否适合零基础用户？
A：可以学习使用，但需要一定编程基础，初期理解成本较高。

Q：LangChain 与 Agent 框架有什么关系？
A：它既是通用 LLM 框架，也是许多 Agent 系统的底层依赖。

Q：LangGraph 的作用是什么？
A：LangGraph 用于构建有状态、可循环的 Agent 流程，适合复杂决策场景。