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LangChainOpen-Source-Framework und Plattform zum Erstellen, Bereitstellen und Überwachen zuverlässiger, von LLMs angetriebener Agenten.

4.5 (4)
Daniel NikulshynGeprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026
Open SourceDeveloper ToolsLLM FrameworkAgentsRAGObservabilityPythonJavaScript

Übersicht

LangChain ist ein Entwicklerframework zum Erstellen von Anwendungen, die von großen Sprachmodellen (LLMs) betrieben werden, mit Fokus auf Agenten, die überdenken, Werkzeuge aufrufen und mit externen Daten interagieren können. Es bietet zusammensetzbare Bausteine für Prompting, Modellaufrufe, Retrieval, Speicher und Toolnutzung und ermöglicht es Teams, von Prototypen zu produktionsreifen Systemen zu gelangen. Neben der Kernbibliothek umfasst das LangChain-Ökosystem LangGraph zur Orchestrierung zustandsbehafteter Agentenworkflows und LangSmith zur Nachverfolgung, Bewertung und Überwachung. Gemeinsam verschaffen sie Ingenieuren Einblick in das Verhalten von Agenten und die Kontrolle, die zum Debuggen, Testen und Iterieren komplexer AI-Pipelines erforderlich ist. LangChain unterstützt Python und JavaScript, integriert sich mit den meisten großen Modellanbietern und Vektordatenbanken und wird von Startups sowie Unternehmen weltweit eingesetzt, die Chatbots, RAG-Systeme, Copiloten und autonome Agenten entwickeln.

Hauptfunktionen

  • Zusammensetzbare Ketten und Agenten für LLM-Anwendungen
  • LangGraph für zustandsbehaftete, mehrstufige Agentenworkflows
  • LangSmith zur Nachverfolgung, Bewertung und Überwachung
  • Integrationen mit großen LLMs, Vektordatenspeichern und APIs
  • Python- und JavaScript/TypeScript SDKs
  • Werkzeuge für Retrieval-augmented Generation (RAG)

Preise

Modell
Free
Kategorie
Framewerke für künstliche Agenten
Bewertung
4.5 / 5 (4)

Anwendungsfälle

Tool-nutzung basierte LLM-Agenten bauen

Nutzen Sie LangChain und LangGraph, um Agenten zu entwerfen, die durch mehrstufige Aufgaben überdenken, APIs oder Tools aufrufen und den Zustand über zustandsbehaftete Workflows hinweg aufrechterhalten.

Apps mit Retrieval-Augmented Generation

Kombinieren Sie die RAG-Werkzeuge von LangChain mit Vektordatenspeicher-Integrationen, um LLM-Antworten in Ihren eigenen Dokumenten und Wissensbasen zu verankern.

Fehlerbehebung und Überwachung von AI-Pipelines

Nutzen Sie LangSmith zur Nachverfolgung, Bewertung und Überwachung des Agentenverhaltens, um Teams bei der Fehlersuche bei Ausfällen zu unterstützen und komplexe LLM-Pipelines iterativ zu verbessern.

Prototyp zu Produktions-LLM-Systemen

Verwenden Sie zusammensetzbare Ketten in Python oder JavaScript, um von schnellen Prototypen zu produktionsreifen Anwendungen mit konsistenten Prompting, Speicher und Modellaufrufen zu gelangen.

Pro & Contra

Pro

  • Großes Ökosystem von Integrationen mit Modellen, Tools und Datenquellen
  • Starke Beobachtbarkeit und Fehlersuche über LangSmith
  • Flexible Agenten-Orchestrierung mit LangGraph
  • Aktive Community und häufige Updates

Contra

  • Abstraktionen können bei einfachen Anwendungsfällen zu schwerfällig wirken
  • Häufige API-Änderungen erfordern fortlaufende Wartung
  • Lernkurve im gesamten Ökosystem

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Liam O’Connor

Liam O’Connor

Apr 29, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on langSmith for tracing, evaluation, and monitoring, and flexible agent orchestration with LangGraph caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Fatima Zahra

Fatima Zahra

Feb 9, 2026

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is python and JavaScript/TypeScript SDKs — handled better than most — and strong observability and debugging via LangSmith. Learning curve across the broader ecosystem is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Rina Desai

Rina Desai

Jan 21, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and active community and frequent updates. Integrations with major LLMs, vector databases, and APIs fits neatly into how we already work, and integrations with major LLMs, vector databases, and APIs removed a step we used to do by hand. Abstractions can feel heavy for simple use cases, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Jamal Carter

Jamal Carter

Aug 22, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and large ecosystem of integrations with models, tools, and data sources. LangSmith for tracing, evaluation, and monitoring fits neatly into how we already work, and tooling for retrieval-augmented generation (RAG) removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Fragen & Antworten

Was bedeutet Uptime für die Nutzung von LangSmith Deployment?

Uptime ist die Dauer, in der die Datenbank Ihres Deployments aktiv und zustandssicher ist. Die Uptime wird gezählt, sobald Ihr Deployment läuft und endet, wenn Sie es herunterfahren. Dev‑Agent‑Deployments sind typischerweise kurzlebig (werden während der Iteration verwendet und anschließend gelöscht) – während Production‑Agent‑Deployments aktiv bleiben und über Revisionen aktualisiert werden (statt gelöscht zu werden).

Asked by Aaliyah Johnson · Feb 4, 2026

Enthält ein LangSmith Deployment kostenlose Deployments?

Plus‑Pläne beinhalten 1 kostenloses kleines serverloses Deployment. Wenn Sie zusätzliche serverlose oder dedizierte Deployments starten, werden Sie nach Nutzung (Ressourcetime) abgerechnet.

Asked by Paulo Cardoso · Jan 28, 2026

Warum würde ich einen Basis-Trace auf einen erweiterten Trace upgraden?

Basis-Traces sind kurzlebig (14‑Tage-Retention) und ideal für schnelles Debugging oder adhoc-Analysen. Sie sind preislich für Volumen und kurzfristige Nutzung ausgelegt. Erweiterte Traces werden für 400 Tage aufbewahrt. Das ist nützlich, wenn Traces wertvolles Feedback enthalten, etwa von Nutzern, Evaluatoren oder menschlichen Labeln. Dieses Feedback macht sie wertvoll für fortlaufende Verbesserungen und Modelloptimierungen. LangSmith ermöglicht es, die richtige Retention für jeden Trace auszuwählen, sodass Sie Kosten und Nutzen optimal balancieren können.

Asked by Lorenzo Bianchi · Jan 19, 2026

Was ist der Unterschied zwischen einem Basis-Trace und einem erweiterten Trace?

Basis-Traces haben eine kürzere Aufbewahrungsdauer von 14 Tagen. Erweitete Traces haben eine längere Aufbewahrungsdauer von 400 Tagen. Sie können Basis-Traces gegen Gebühr in erweiterte Traces "upgraden".

Asked by Yaw Owusu · Jan 8, 2026

Was ist ein Trace? Kann er mehrere Ereignisse enthalten?

Ein Trace repräsentiert eine einzelne Ausführung Ihrer Anwendung – sei es ein Agent, Evaluator oder Playground-Sitzung. Er kann viele einzelne Schritte enthalten, wie LLM-Aufrufe und andere erfasste Ereignisse. Hier ein Beispiel für einen einzelnen Trace.

Asked by Noor Siddiqui · Dec 26, 2025

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