LangChain
通过开放的智能体工程平台构建和管理 AI 智能体。
LangChain 提供构建模型应用与智能体的代码组件，可组合模型、提示词、工具和行为控制，适合开发有明确数据来源与输出约定的 AI 功能。
可以用来完成：手册问答、文本转字段、只读业务查询助手。
LangChain 能做什么
它本身不是模型，也不会自动获得公司的文档或系统权限。开发者需要选择模型、连接资料来源，并为工具调用和失败情况编写处理逻辑。
当前文档以可配置的智能体构建方式为核心；复杂编排、追踪与评估还涉及相关产品。应按实际需求选组件，避免把整个生态都当成安装后自带的服务。
组合模型和工具
使用统一的应用结构组织模型、提示词与自定义工具，构建适合任务的智能体。
把外部资料交给模型
通过文档加载、切分、检索与存储组件提供相关上下文，也可连接已有知识系统。
返回约定字段
结构化输出可按模式返回对象并检查格式，方便程序继续处理。
调整运行行为
中间件与配置可参与控制上下文、工具和处理过程，复杂流程可结合相应编排组件。
- 核心用途
- 模型与工具组合、检索组件、结构化结果和智能体行为配置。
- 可完成的工作
- 手册问答、文本转字段、只读业务查询助手。
- 如何开始
- 建立最小代码项目，接入一个模型和一组固定样本。
- 使用条件
- 需开发环境与模型条件；搜索、存储、托管和追踪等服务可能另计费用。
可以完成哪些工作
按你的目标查看准备资料、操作方法和交付结果。
构建产品手册问答带依据位置的问答原型。
适合：应用开发者
- 准备什么
- 有效手册、访问权限、标准问答与未知问题样本。
- 怎么完成
- 加载并切分文档，保留来源位置，先检索相关段落再生成答案，把无依据情况单独处理。
- 完成后得到什么
- 带依据位置的问答原型。
- 交付前检查
- 分别检查检索是否找对资料和回答是否忠于原文，不能只看语言流畅。
把询价文本转成字段结构化询价记录与复查队列。
适合：业务系统开发者
- 准备什么
- 脱敏询价、字段定义、允许空值的规则和标准样本。
- 怎么完成
- 定义商品、数量、交期等输出结构，让模型提取，校验类型和范围后把不确定项交给人工。
- 完成后得到什么
- 结构化询价记录与复查队列。
- 交付前检查
- 区分客户明确说出的要求与模型猜测，格式合法不代表事实正确。
开发只读订单查询助手可追溯工具调用的查询原型。
适合：后端团队
- 准备什么
- 测试订单接口、查询字段、用户权限与错误规范。
- 怎么完成
- 把范围受限的查询函数作为工具，模型根据问题选取参数，后端验证权限后执行并整理回答。
- 完成后得到什么
- 可追溯工具调用的查询原型。
- 交付前检查
- 检查越权编号、查无记录和接口故障，不能把调用失败说成订单不存在。
如何使用 LangChain
- 写出输入输出合同
确定模型需要回答什么、可用哪些资料以及如何处理未知。
- 接入最少依赖
先配置一个模型和必要的数据或工具组件，完成单个样本。
- 加入校验与失败处理
验证字段、权限和工具异常，必要时返回人工处理状态。
- 用代表性问题评估
记录成功与失败样本，检查质量、延迟和消耗，再扩大数据范围。
界面与操作参考
开始前需要了解
模型差异仍然存在
工具调用、结构化输出和上下文支持随模型与提供方变化。
检索增强不是正确性保证
切分、排序、资料更新和生成阶段都可能造成错误。
框架不会代管全部业务边界
权限、数据更新、真实写入与运行维护由应用明确设计。
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
常见问题
LangChain 是聊天模型吗？
不是，它是连接模型与应用逻辑的开发组件，需要另选模型服务或本地模型。
和 LangGraph 有什么关系？
LangChain 提供较高层的智能体组件，LangGraph 面向更细的状态与流程编排。
必须使用向量数据库吗？
不必。可以使用适合任务的检索方式，或查询已有数据库和文档系统。
拿到 JSON 就能直接写业务库吗？
先校验字段含义、权限和重复记录，再按业务规则处理写入。
从自动化与AI助手角度评估LangChain
把自动化与AI助手需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
触发是否明确
写清事件来源、必要字段和重复事件的识别方式。
权限是否够用
只连接完成任务所需的账户与范围；真实操作由有权人员确认。
失败是否可见
保留结果状态和接手人，不能把重试次数当成完成次数。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
