深入浅出LangChain AI Agent智能体开发教程（一）—认识LangChain&LangGraph

前言

要说2025年人工智能大模型最火热的概念，必然是AI Agent智能体(对AI Agent不了解的可以看笔者文章 一文读懂2025核心概念 AI Agent。 AI Agent将大模型作为核心组件，通过逻辑编排创造出众多便利人类工作生活的工具（例如RAG知识库系统、自动翻译系统等），是人工智能应用开发的具体表现形式。可以说程序员要想赶上这波大模型未来时代的浪潮，AI Agent开发能力必不可少。

如果只选一项AI Agent框架进行学习的话，毫无疑问，一定是——LangChain。据不完全统计，目前全网大模型应用开发岗位90%要求掌握LangChain。在Github上，LangChain目前已经斩获11万加的Star，是目前最受欢迎的AI Agent开发框架没有之一。

为了让更多人掌握AI Agent的开发能力，笔者特开设《深入浅出LangChain&LangGraph AI Agent智能体开发》专栏，带大家从0学习LangChain，快速了解LangChain、LangGraph技术生态，深入讲解LangChain接入人工智能大模型完整流程，学习工作流链（Chain）构建的核心语法，并通过众多实战项目让大家彻底学会AI Agent智能体开发技能！

一、什么是LangChain?

1.1 LangChain基本概念

LangChain 是一个开源框架，旨在简化基于大型语言模型（LLM）的应用程序开发。该框架由 Harrison Chase 于 2022 年 10 月发起，迅速成为 GitHub 上增长最快的开源项目之一，直到现在仍然以飞快速度不断迭代升级。它支持 Python和JavaScript，适用于构建各种大模型驱动的应用程序，如聊天机器人、智能搜索、问答工具、摘要工具以及能够执行机器人流程自动化（RPA）的 AI 代理。

直观来说，LangChain可以将工具组件、提示词组件、大模型组件有机融合，封装成可自动执行每一步的组件，同样该组件也可作为别的编排流程中的组件。用LangChain开发智能体一个形象的比喻是就像在搭乐高积木，通过组合构建出适用于不同场景需求的大模型应用。下图以LangChain搭建大模型中英文翻