langchain 是什么?构建智能体与 LLM 应用的开发框架

中文导读

LangChain 是一个用于构建智能体和 LLM 应用的 Python 框架，它把模型、embedding、向量存储、检索器和各类第三方工具统一成标准接口，让开发者可以方便地连接外部数据、替换不同厂商的模型，并逐步从简单原型扩展到复杂工作流。它适合需要快速搭建 LLM 应用、又希望避免被单一模型或技术栈绑定的开发者，也能与 LangGraph、Deep Agents、LangSmith 等生态组件配合使用。

根据 GitHub 公开数据,该项目的编程语言为 Python,开源协议为 MIT,创建于 2022-10-17,最近更新于 2026-10-15,目前有 147,886 个 Star。

项目介绍

LangChain 是一个用于构建智能体（agent）和 LLM 应用的框架。它把可互操作的组件与第三方集成串联起来，简化 AI 应用开发，并通过抽象层让开发者不必因底层技术变化而重写代码。

框架提供模型、embedding、向量存储等统一接口，支持实时数据增强、模型互换、快速原型开发和面向生产的监控、评估与调试能力。除独立使用外，它还能与 Deep Agents、LangGraph、LangSmith 等生态产品配合，覆盖从简单链式调用到复杂智能体编排的场景。

主要功能

• 通过 init_chat_model 等统一接口调用不同厂商的聊天模型
• 提供模型、embedding、向量存储、检索器等组件的标准抽象
• 丰富的第三方集成库，可连接外部数据源与工具
• 模块化架构支持快速原型与灵活替换模型
• 可与 LangGraph、Deep Agents、LangSmith 等生态产品配合使用

适合谁用

适合需要基于 LLM 构建应用或智能体的 Python 开发者，以及希望在不同模型与工具之间灵活切换的团队。

快速上手

1. 使用 uv add langchain 安装
2. 在代码中导入 init_chat_model
3. 调用 init_chat_model("openai:gpt-5.5") 初始化模型
4. 通过 model.invoke("Hello, world!") 发起调用

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