LangChain 入门5 分钟看懂 Agent 工程平台的安装与目录结构【免费下载链接】langchainThe agent engineering platform.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchainLangChain 是一个用于构建 Agent 和 LLM 应用的开源框架。它把各家大模型接入、工具调用与文档处理封装成标准组件让你不用重复对接各家 SDK。读完本文你可以完成安装、跑通验证并看懂仓库的目录结构。LangChain 能做什么统一模型入口init_chat_model一个函数接入 OpenAI、Anthropic、Google 等各家模型。换模型供应商时业务代码不用改。会调工具的 Agentcreate_agent把模型和工具列表接好自动完成思考 → 调用 → 回复的循环适合让 AI 主动查数据、执行动作而不只是对话。标准组件抽象核心包提供消息、工具、提示词、Runnable 的统一接口不同模块的组件可以互相串联复用。文档加载与处理document_loaders 支持 HTML、PDF、JSON 等文件类型适合基于自有文档做回答的场景。缓存与限流caches 与 rate_limiters 两个模块帮你在高频调用模型 API 时控制成本和稳定性。第一次跑起来先克隆仓库仓库根目录是一个 monorepo每个包都有独立的 pyproject.tomlgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain cd langchainlangchain_v1是当前 PyPI 上langchain包的源码目录进入后用 uv 安装依赖cd libs/langchain_v1 uv sync运行快速测试套件验证环境它不需要外部服务make test_fast测试通过即安装成功。想直接调一次模型的话设置好 API Key 后运行 README 里的 3 行示例from langchain.chat_models import init_chat_model model init_chat_model(openai:gpt-5.5) print(model.invoke(Hello, world!))3 分钟看懂项目结构仓库按包划分从这 4 处入手即可核心抽象消息、工具、提示词、Runnable 等接口层是所有组件共用的基础。langchain 主包当前发布的 langchain v1 源码包含 chat_models、agents、embeddings。Agent 工厂create_agent的实现agent 行为通过 middleware 在这里扩展。Partner 集成OpenAI、Anthropic、Ollama 等由官方团队维护的模型与服务集成。注意libs/langchain/是旧版 classic内部命名 langchain_classic读 v1 代码时跟libs/langchain_v1走即可。真实场景里怎么用场景一换模型不改业务代码场景先用 GPT 验证想法之后出于成本换供应商。 解决思路只写一个 provider 字符串切换时换字符串并装对应集成包业务代码不动。 参考模块chat_models/base.pyfrom langchain.chat_models import init_chat_model model init_chat_model(openai:gpt-5.5) # 换供应商只改这一行 result model.invoke(Hello, world!)场景二构建会调工具的 Agent场景需要 AI 从内部知识库查数据后再回答。 解决思路把模型和工具列表交给create_agent调用循环由它处理你只定义工具。 参考模块agents/factory.pyfrom langchain.agents import create_agent def search(query: str) - str: Search the internal knowledge base. return search result for query agent create_agent(openai:gpt-5.5, tools[search]) print(agent.invoke({messages: [(user, How to install LangChain?)]})[messages][-1].content)常见问题与解决make test卡住或报错原因完整测试会通过 docker compose 启动 postgres/redis 服务见 Makefile 的 test 目标。 解决先跑不需要外部服务的make test_fast需要完整测试时用make start_services单独启动依赖。init_chat_model报缺少依赖原因所选供应商的集成包没有安装例如 openai 需要 langchain-openai。 解决在包目录下执行uv add langchain-openai并设置对应的 API Key 环境变量。libs/langchain 和 libs/langchain_v1 哪个是真包原因前者是旧版 classic后者是当前 langchain v1 的源码目录。 解决映射关系见 libs 目录下的 READMEv1 开发跟langchain_v1走。下一步去哪官方文档、API reference 与社区论坛的入口都在根 README.md 末尾的 Resources 一节从那里找。关键目录libs/core/langchain_core/看核心接口libs/langchain_v1/tests/unit_tests/下的单元测试文件展示了 API 的真实用法。想参与贡献Contributing Guide 链接同样在 README 的 Resources 里从 good first issues 开始。LangChain 的核心价值是给你一个统一入口和一套组件抽象让大模型接入业务而不被单一供应商的 SDK 绑死。下一步动作克隆仓库在libs/langchain_v1里把make test_fast跑到全绿然后把上面的两个示例改成你自己的模型和工具跑一遍。【免费下载链接】langchainThe agent engineering platform.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 LangChain 入门：5 分钟看懂 Agent 工程平台的安装与目录结构
LangChain 入门5 分钟看懂 Agent 工程平台的安装与目录结构【免费下载链接】langchainThe agent engineering platform.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchainLangChain 是一个用于构建 Agent 和 LLM 应用的开源框架。它把各家大模型接入、工具调用与文档处理封装成标准组件让你不用重复对接各家 SDK。读完本文你可以完成安装、跑通验证并看懂仓库的目录结构。LangChain 能做什么统一模型入口init_chat_model一个函数接入 OpenAI、Anthropic、Google 等各家模型。换模型供应商时业务代码不用改。会调工具的 Agentcreate_agent把模型和工具列表接好自动完成思考 → 调用 → 回复的循环适合让 AI 主动查数据、执行动作而不只是对话。标准组件抽象核心包提供消息、工具、提示词、Runnable 的统一接口不同模块的组件可以互相串联复用。文档加载与处理document_loaders 支持 HTML、PDF、JSON 等文件类型适合基于自有文档做回答的场景。缓存与限流caches 与 rate_limiters 两个模块帮你在高频调用模型 API 时控制成本和稳定性。第一次跑起来先克隆仓库仓库根目录是一个 monorepo每个包都有独立的 pyproject.tomlgit clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain cd langchainlangchain_v1是当前 PyPI 上langchain包的源码目录进入后用 uv 安装依赖cd libs/langchain_v1 uv sync运行快速测试套件验证环境它不需要外部服务make test_fast测试通过即安装成功。想直接调一次模型的话设置好 API Key 后运行 README 里的 3 行示例from langchain.chat_models import init_chat_model model init_chat_model(openai:gpt-5.5) print(model.invoke(Hello, world!))3 分钟看懂项目结构仓库按包划分从这 4 处入手即可核心抽象消息、工具、提示词、Runnable 等接口层是所有组件共用的基础。langchain 主包当前发布的 langchain v1 源码包含 chat_models、agents、embeddings。Agent 工厂create_agent的实现agent 行为通过 middleware 在这里扩展。Partner 集成OpenAI、Anthropic、Ollama 等由官方团队维护的模型与服务集成。注意libs/langchain/是旧版 classic内部命名 langchain_classic读 v1 代码时跟libs/langchain_v1走即可。真实场景里怎么用场景一换模型不改业务代码场景先用 GPT 验证想法之后出于成本换供应商。 解决思路只写一个 provider 字符串切换时换字符串并装对应集成包业务代码不动。 参考模块chat_models/base.pyfrom langchain.chat_models import init_chat_model model init_chat_model(openai:gpt-5.5) # 换供应商只改这一行 result model.invoke(Hello, world!)场景二构建会调工具的 Agent场景需要 AI 从内部知识库查数据后再回答。 解决思路把模型和工具列表交给create_agent调用循环由它处理你只定义工具。 参考模块agents/factory.pyfrom langchain.agents import create_agent def search(query: str) - str: Search the internal knowledge base. return search result for query agent create_agent(openai:gpt-5.5, tools[search]) print(agent.invoke({messages: [(user, How to install LangChain?)]})[messages][-1].content)常见问题与解决make test卡住或报错原因完整测试会通过 docker compose 启动 postgres/redis 服务见 Makefile 的 test 目标。 解决先跑不需要外部服务的make test_fast需要完整测试时用make start_services单独启动依赖。init_chat_model报缺少依赖原因所选供应商的集成包没有安装例如 openai 需要 langchain-openai。 解决在包目录下执行uv add langchain-openai并设置对应的 API Key 环境变量。libs/langchain 和 libs/langchain_v1 哪个是真包原因前者是旧版 classic后者是当前 langchain v1 的源码目录。 解决映射关系见 libs 目录下的 READMEv1 开发跟langchain_v1走。下一步去哪官方文档、API reference 与社区论坛的入口都在根 README.md 末尾的 Resources 一节从那里找。关键目录libs/core/langchain_core/看核心接口libs/langchain_v1/tests/unit_tests/下的单元测试文件展示了 API 的真实用法。想参与贡献Contributing Guide 链接同样在 README 的 Resources 里从 good first issues 开始。LangChain 的核心价值是给你一个统一入口和一套组件抽象让大模型接入业务而不被单一供应商的 SDK 绑死。下一步动作克隆仓库在libs/langchain_v1里把make test_fast跑到全绿然后把上面的两个示例改成你自己的模型和工具跑一遍。【免费下载链接】langchainThe agent engineering platform.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/la/langchain创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考