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LangChain v1.0 现已发布！为了查看完整的更改列表以及如何升级您的代码的说明，请参阅发布说明和迁移指南。如果您遇到任何问题或需要反馈，请打开一个工单，以便我们进行改进。要查看v0.x版本的文档，请访问存档网站。
LangChain 是开始构建由 LLMs 驱动的智能体和应用程序的最简单方式。只需不到 10 行代码，您就可以连接到 OpenAI、Anthropic、Google 以及 更多。LangChain 提供了预构建的智能体架构和模型集成，帮助您快速且无缝地将 LLMs 集成到您的智能体和应用程序中。 我们建议您使用LangChain来快速构建智能体和自主应用程序。当您有更高级的需求，需要结合确定性和智能体工作流程、大量定制以及严格控制延迟时，请使用我们的低级智能体编排框架和运行时LangGraph。 LangChain 智能体 是基于 LangGraph 构建的，旨在提供持久执行、流式传输、人机交互、持久化等功能。您无需了解 LangGraph 即可使用 LangChain 基本智能体功能。

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安装

npm install langchain @langchain/core

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创建一个智能体

import * as z from "zod";
// npm install @langchain/anthropic to call the model
import { createAgent, tool } from "langchain";

const getWeather = tool(
  ({ city }) => `It's always sunny in ${city}!`,
  {
    name: "get_weather",
    description: "Get the weather for a given city",
    schema: z.object({
      city: z.string(),
    }),
  },
);

const agent = createAgent({
  model: "anthropic:claude-sonnet-4-5",
  tools: [getWeather],
});

console.log(
  await agent.invoke({
    messages: [{ role: "user", content: "What's the weather in Tokyo?" }],
  })
);

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核心优势

Standard model interface

不同的提供商拥有独特的API来与模型交互，包括响应格式。LangChain标准化了与模型的交互方式，以便您可以无缝切换提供商并避免锁定。

Easy to use, highly flexible agent

LangChain的智能体抽象设计得易于上手，让您可以在10行代码内构建一个简单的智能体。但它也提供了足够的灵活性，让您能够实现所有您想要的上下文工程。

Built on top of LangGraph

LangChain的智能体建立在LangGraph之上。这使得我们能够利用LangGraph的持久执行、人工干预支持、持久性等功能。

Debug with LangSmith

通过可视化工具追踪执行路径、捕获状态转换并提供详细的运行时指标，深入了解复杂智能体行为。
在GitHub上编辑此页面的源代码.
通过MCP将这些文档编程连接到Claude、VSCode等，以获取实时答案。