langchain-ai/langchainjs

LangChain.js – 构建 LLM 驱动应用的工具包 (JavaScript/TypeScript)

简介 – LangChain.js 是一个开源框架，允许您将语言模型调用、工具、向量数据库查询和其他组件组合成“链”（chains），从而构建完整的应用程序。它提供了一套标准接口（代理、模型、嵌入、检索器、记忆等）和大量的现成集成，因此您无需重写代码即可更换提供商或添加新服务。

为什么值得关注

• 即插即用的数据增强 – 只需几行代码即可将 LLM 连接到外部 API、数据库或文件系统。
• 模型无关 – 同一个链可以在 OpenAI、Anthropic、Cohere、Azure、HuggingFace 等模型上运行；只需更改模型配置即可。
• 快速原型设计 – 高层级的“链”让您可以快速获得工作演示，而低层级的原语在需要时提供精细控制。
• 生产级工具 – 通过 LangSmith 平台提供内置的监控、评估和调试钩子，以及在无服务器、边缘或浏览器环境中部署的模式。
• 活跃的生态系统 – 包含 Deep Agents（具有规划和子代理的高层级代理）、LangGraph（低层级工作流编排）以及不断增长的集成列表（向量数据库、工具等）的配套包。

生态系统的关键组成部分

组件	用途
Deep Agents (JS)	在 LangChain 之上添加规划、子代理和文件系统实用程序的更高级代理库。
LangGraph	用于构建具有自定义记忆和人机交互（human-in-the-loop）步骤的可靠、有状态代理工作流的低层级框架。
LangSmith	用于测试、监控和调试 LLM 应用程序的 SaaS 平台；包括部署支持。
Integrations	用于聊天/嵌入模型、向量数据库、工具包和许多云服务的现成适配器。

运行环境 – LangChain.js 使用 TypeScript 编写，可在 Node.js (ESM & CommonJS, 版本 20-24)、Cloudflare Workers、Vercel/Next.js (浏览器、无服务器、边缘)、Supabase Edge Functions、浏览器、Deno 和 Bun 中运行。

入门指南 – 使用任何兼容 npm 的管理器进行安装：

npm install -S langchain   # 或 pnpm add langchain, yarn add langchain

然后按照官方文档 (https://docs.langchain.com/oss/javascript/langchain/overview) 创建一个 “Hello World” 链，或者直接深入阅读 Deep Agents 指南以构建更复杂的代理。

社区与贡献 – 本项目欢迎代码、文档和基础设施方面的贡献。请参阅 CONTRIBUTING.md 获取指南，或访问 LangChain 论坛/聊天室获取支持。

---

以上所有细节均直接取自仓库的 README。