主流 LLM 应用开发框架,统一拼装模型、检索与 Agent 能力
Star149k
24h 新增+52
7 天新增—
Fork25k
Issue715
语言Python
项目介绍
更新于 1 天前
LangChain 是目前最主流的 LLM 应用开发框架,可以理解为 AI 应用领域的 Spring 或 Express:它把各家大模型、向量库、检索器、工具封装成统一接口,让开发者用可组合的模块拼装出 RAG 问答、Agent 工作流等应用,换模型或换存储时不用重写业务代码。它配套的 Deep Agents 提供规划、子代理、文件系统等高层能力,LangGraph 负责编排复杂多步任务,LangSmith 则做评测、可观测和调试。典型场景包括:给企业内部知识库做带引用的问答机器人、让 Agent 自动调用多个 API 完成跨系统流程、在实验阶段快速对比 OpenAI 与 Anthropic 等不同模型的效果。如果你是做 LLM 应用的后端或算法工程师,尤其是需要把 demo 推向生产、关心可观测与模型可替换性的团队,这是绕不开的基础设施;只做模型训练或纯前端的读者关系不大。
上手成本:中
Star 趋势
话题标签
agentsaiai-agentsanthropicchatgptdeepagentsenterpriseframeworkgeminigenerative-ailangchainlanggraphllmmultiagentopen-sourceopenaipydanticpythonragtypescript
仓库信息
| License | MIT |
| 创建时间 | 2022-10-17 |
| 最后推送 | 1 小时前 |
| 热度分 | 195.0 |