LangChain和LangGraph在Python里怎么搭配使用?它们之间是什么关系?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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思睿是一款基于Python语言开发的AI智能Web接口轻量级高效开发框架_该框架深度集成了LangChain和LangGraph先进模型编排框架以支持复杂AI工作流构建_同时无缝整.zip
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【人工智能开发】基于LangChain的全平台环境配置指南:Python虚拟环境与API密钥管理在Windows/Mac/Linux系统中的标准化部署
内容概要:本文是一份针对 LangChain v1.x 版本在 Windows、Mac 和 Linux 全平台的详细安装手册,系统性地指导开发者完成从 Python 环境搭建到 LangChain 核心功能验证的全流程。文档涵盖 Python 3.10+ 的安装配置、虚拟环境创建、核心依赖包(如 langchain、langchain-openai、langgraph 等)的一键安装、API 密钥的安全管理(通过 .env 文件),以及三大核心功能(基础 LLM 调用、RAG 检索增强生成、LangGraph Agent 智能体编排)的验证测试。特别提供了覆盖各操作系统的命令行指令和 100% 可解决的常见报错应对方案,确保环境部署稳定可靠。; 适合人群:初级开发、中级开发及架构师,尤其适合刚接触 LangChain 或需在多平台上搭建标准化开发环境的技术人员,无需高门槛技术背景,按照步骤逐行操作即可顺利完成部署; 使用场景及目标:① 在 Windows、Mac、Linux 系统上统一构建 LangChain v1.x 开发环境;② 解决因 Python 版本不兼容、依赖冲突、API 密钥配置错误等问题导致的安装失败;③ 快速验证 LLM 集成、检索增强生成(RAG)与智能体(Agent)流程等功能是否正常运行; 阅读建议:建议读者严格按照文档顺序执行每一步操作,重点注意虚拟环境的激活与 .env 文件的安全配置,在遇到问题时优先查阅第六部分“常见报错及解决方案”,并推荐以提供的测试代码为基础进行二次开发与功能拓展。
LangChain 1.0发布[源码]
LangChain团队正式发布了LangChain 1.0和LangGraph 1.0,标志着AI Agent开发进入工程化阶段。LangChain 1.0提供了更快的构建方式、更灵活的中间件系统和更精简的包结构,支持Python和JavaScript。LangGraph 1.0则专注于生产级智能体的持久化、可观测性和人工监督机制。新版文档站点整合了Python和JavaScript的文档,提供了更丰富的教程和智能体架构实践。两大框架已被多家企业采用,每月下载量突破9000万次。
LangGraph新利器上手[项目代码]
本文详细介绍了LangGraph这一LangChain的新成员,它通过有向无环图的方式协调多个LLM或状态,使用逻辑清晰且扩展性强。文章首先概述了LLM Agent的背景及其在复杂任务中的应用,随后深入讲解了LangGraph的组成、使用方法及Demo演示。Demo部分展示了如何利用LangGraph实现一个文档审查Agent,包括安装依赖、定义工具、Planner、Executor、Solver及Graph的构建与运行。最后,作者分享了使用感受,指出LangGraph相较于LangChain在流程清晰度和扩展性上的优势,同时也提到其效果仍依赖大模型能力。文章为开发者提供了快速上手LangGraph的实用指南。
langchain和langgraph的一些案例.zip
LangChain结合了大型语言模型、知识库和计算逻辑,可以用于快速开发强大的AI应用。这个仓库包含了我对LangChain的学习和实践经验,包括教程和代码案例。让我们一起探索LangChain的可能性,共同推动人工智能领域的进步!
使用langchain langgraph实现聊天机器人
简单的聊天机器人,使用langchain langgraph实现
LangChain使用概述[可运行源码]
本系列教程系统梳理了LangChain这一流行的大语言模型(LLM)应用开发框架,从基础到进阶全面拆解其功能与应用。LangChain由哈佛大学的Harrison Chase于2022年10月发起研发,旨在简化大语言模型(如ChatGPT、Claude等)的集成与应用开发。它支持构建智能体、问答系统、对话机器人等多种应用,并提供现成的链式组装功能,降低开发难度与学习成本。教程还介绍了LangChain的架构设计,包括其核心组件如LangGraph和LangSmith,以及开发前的准备工作,如Python环境和LLM基础知识。
LangChain包安装指南[项目代码]
本文详细介绍了如何安装LangChain包及其生态系统中的相关组件。LangChain生态系统由多个包组成,包括核心包、社区包、实验性代码包等,用户可以根据需求选择安装。文章提供了通过Pip和Conda安装主包的方法,并解释了默认情况下依赖项不会自动安装的原因。此外,还介绍了从源码安装的步骤,以及如何单独安装langchain-core、langchain-community、langchain-experimental等组件。文章还提到了LangGraph、LangServe和LangChain CLI的安装方法,以及LangSmith SDK的独立安装方式。最后,作者鼓励读者在开发过程中遇到问题时在评论区交流。
LangGraph创建agent的中文文档
代码转载自:https://pan.quark.cn/s/d033162b2c22 langGraph的中文指引 官方文档地址:原文档地址 langchain agent如何迁移到LangGraph:https://python.langchain.com/v0.2/docs/howto/migrateagent/ 由于使用传统的langchain的AgentExecutor 构建agent没有的灵活性和控制力,langchain官方已经推荐使用langGraph来创建根据灵活易用的langGraph来创建agent,并编写了从langchian的agent迁移到langGraph的教程,可见日后使用langGraph构建agent将会作为langchain团队的重心工作之一。 因此本项目将特地翻译LangGraph的文档。 概述 LangGraph(https://langchain-ai..io/langgraph/) 是一个python库,用于构建有状态的,多操作的大模型(LLM)应用程序,用于创建agent(智能体)和multi-agent(组合智能体)流程。 和其他的LLM应用框架相比,他提供了核心的优点:循环、可控的和持久化。 LangGraph 允许你自定义涉及到循环的流程,这对大多数agent架构来说都是必不可少的,这使它有别于基于DAG的解决方案。 作为一个底层的框架,LangGraph为你提供了涉及到流程和状态的应用程序更细颗粒的控制,这对创建可靠的agent应用来说至关重要。 另外,LangGraph 包括内置的持久化功能,能支持高级的人工介入(在智能体执行过程中)和记忆功能。 LangGraph 的灵感来源于 Pregel 和 Apache B...
基于LangChain与LangGraph框架构建的具备多轮对话与智能问答能力的检索增强生成系统项目_支持PDF_Word_Markdown_TXT等多种格式文档上传与智能解析_集.zip
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LangChain & LangGraph v1 版本的案例实现.zip
LangChain结合了大型语言模型、知识库和计算逻辑,可以用于快速开发强大的AI应用。这个仓库包含了我对LangChain的学习和实践经验,包括教程和代码案例。让我们一起探索LangChain的可能性,共同推动人工智能领域的进步!
LangChain和LangGraph官方文档案例使用国内API实现版本.zip
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LangChain多MCP调用实现[项目代码]
本文详细介绍了如何利用LangChain和DeepSeek实现多个MCP(Model Context Protocol)服务的调用。首先,文章回顾了之前关于自定义MCP Server的开发,并在此基础上进一步深化,展示了如何创建两个不同的MCP Server:一个用于算术计算,另一个用于天气预报。接着,文章详细说明了如何通过LangGraph的预定义代理模板和DeepSeek大模型来实现MCP Client的调用流程,并提供了完整的Python代码示例。此外,文章还解释了MCP的基本概念和架构,包括MCP Host、MCP Client和MCP Server的作用,以及如何通过标准化接口实现AI应用与外部数据源的统一交互。最后,文章提供了运行测试的步骤和在线体验平台的链接,帮助读者更好地理解和实践这一技术。
LangGraph快速入门[可运行源码]
本文详细介绍了如何快速入门使用LangGraph平台。首先,需要确保具备LangSmith的API密钥,并安装LangGraph CLI Python服务器。接着,通过模板创建新应用,安装依赖项,并配置.env文件。然后,启动LangGraph服务器,并在LangGraph Studio中测试应用。此外,还介绍了如何测试API Python SDK,包括安装SDK和发送消息的示例代码。最后,提供了参考链接以供进一步学习。
【自然语言处理】基于LangChain与LangGraph的AI应用开发:多模态智能代理系统设计与实战
内容概要:本文深入剖析了LangChain与LangGraph两大AI框架的技术原理、核心组件及其在自然语言处理领域的实战应用。LangChain作为通用的大语言模型集成框架,提供模块化设计、多模型支持、链式调用和丰富工具链,适用于聊天机器人、智能写作、问答系统等场景;LangGraph则是面向状态化、多步推理的编排框架,基于图结构实现循环控制、状态管理与人工介入,擅长处理复杂工作流,如旅行规划、客户服务自动化和代码测试生成。文章通过对比二者在数据结构、状态管理和适用场景上的差异,并结合智能办公助手的开发案例,展示了如何协同使用LangChain与LangGraph构建高效、智能的AI应用。; 适合人群:具备一定Python编程基础,熟悉自然语言处理或AI应用开发,工作1-3年的研发人员或技术爱好者;尤其适合希望深入理解LLM应用架构、Agent系统设计及实际落地的开发者。; 使用场景及目标:①掌握LangChain中模型IO、检索、智能体、工具与记忆模块的设计与集成方式;②理解LangGraph如何通过图结构实现状态化工作流、循环决策与人工协同;③学习如何结合LangChain与LangGraph开发具备复杂逻辑的AI代理系统,如智能办公助手、多智能体系统等;④为构建企业级AI应用提供技术选型与架构设计参考。; 阅读建议:此资源理论与实践结合紧密,建议读者在理解概念基础上动手搭建示例项目,重点关注状态管理、节点流转与系统集成逻辑,并结合LangChain官方文档与LangGraph API进行调试与扩展,以深化对AI框架底层机制的理解。
AI应用零代码快速构建与一键发布平台_基于Vue3和Flask框架结合LangChain与LangGraph实现智能体编排的多功能AI应用开发系统_旨在帮助非技术用户通过可视化界面.zip
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langchain & langgraph的操作实践案例。.zip
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langgraph所需包 离线安装版
pip download -d <相对路径> langgraph langchain-openai python-dotenv
基于Flask框架构建的LLMOps智能体全生命周期管理API服务系统_集成LangGraph工作流编排与LangChain工具链的大语言模型应用开发平台_提供从智能体创建配置到知.zip
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极简的langchain_langgraph v1.x 入门案例 配有详细说明.zip
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