LangChainOtvoreno-kodna okvirna ploča i platforma za gradnju, raspoređivanje i nadzor vjerodostojnih agenta na bazi LLM-ova.
Pregled
Ključne značajke
- Složivi lanci i agenti za aplikacije na bazi LLM-a
- LangGraph za državne, više-korakne tokove rada agenata
- LangSmith za opisivanje, evaluaciju i nadzor
- Poveznice s velikim LLM-ovima, vektorskim bázama i API-ovima
- Python i JavaScript/TypeScript SDK-e
- Rješenja za uzimanje uzorka za generaciju (RAG)
Cijene
- Model
- Free
- Kategorija
- Okvirji za agenčki AI
- Ocjena
- 4.5 / 5 (4)
Slučajevi uporabe
Graditelj LLM-a koji koristi alate
Korištenje LangChaina i LangGrapha za dizajniranje agenata koji razmišlja skroz višestruke zadaće, poziva API-ove ili alate i održava stanje preko državnih tokova rada.
Računala aplikacije za uzimanje uzorka generaciju
Kombinirajte LangChainove RAG tooling sa poveznicama s vektorskim bázama za zasnivanje odgovora LLM-a u vaše vlastite dokumente i baze znanja.
Otklanjanje mana i nadzor za LLM tokove rada
Istišće LangSmith za opisivanje, evaluaciju i nadzor ponašanja agenata, pomažući timovima da otklanjaju mane i iteriraju na kompleksnim LLM tokovima rada.
Prozor do proizvodnog sustava LLM-ova
Korištenjem komponovanih lanaca u Python-u ili JavaScript-u možete preći od brzih prototipova do aplikacija razredne kvalitete s konzistentnim unosačom, memorijom i pozivima na model.
Prednosti i nedostaci
Prednosti
- Veliki ekosistem poveznica s modelima, alatima i izvorima podataka
- Snaga uočljivosti i debugiranja preko LangSmith-a
- Prilagodljiva orchestracija agenata preko LangGraph-a
- Aktivna zajednica i česte ažuriranja
- Koristite LangChain i LangGraph za dizajniranje agenata koji čuje skroz višestruke zadaće, poziva API-ove ili alate i održava stanje preko državnih tokova rada.
- Kombinirajte LangChainove tooling za RAG sa poveznicama s vektorskim bázama za zasnivanje odgovora LLM-a u vaše vlastite dokumente i baze znanja.
- Istišće LangSmith za opisivanje, evaluaciju i nadzor ponašanja agenata, pomažući timovima da otklanjaju mane i iteriraju na kompleksnim LLM tokovima rada.
- Korištenjem komponovanih lanaca u Python-u ili JavaScript-u možete preći od brzih prototipova do aplikacija razredne kvalitete s konzistentnim unosačom, memorijom i pozivima na model.
Nedostaci
- Abstrakcije mogu osjećati težinu za jednostavne slučajevs korištenja
- Često mijenjanje API-a zahtijeva stalno održavanje
- Krivač za učenje šire ekosisteme
- Kombinirajte LangChain i LangGraph za dizajniranje agenata koji razmišlja skroz višestruke zadaće, poziva API-ove ili alate i održava stanje preko državnih tokova rada.
- Kombinirajte LangChainove RAG tooling sa poveznicama s vektorskim bázama za zasnivanje odgovora LLM-a u vaše vlastite dokumente i baze znanja.
- Istišće LangSmith za opisivanje, evaluaciju i nadzor ponašanja agenata, pomažući timovima da otklanjaju mane i iteriraju na kompleksnim LLM tokovima rada.
- Korištenjem komponovanih lanaca u Python-u ili JavaScript-u možete preći od brzih prototipova do aplikacija razredne kvalitete s konzistentnim unosačom, memorijom i pozivima na model.
Rekord bitaka
U 1 bitki u Panteonu.
Last battle
Recenzije
Prosjek iz 4 ocjena.
Prijavi se za ostavljanje recenzije.
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.
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.
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.
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.
Pitanja
Što znači dostupnost kloniranja za LangSmithovo kloniranje upotrebe?
Dostupnost označava vrijeme da je baza podataka kloniranja živu i prihranjena stanje. Dostupnost će se pratiti od trenutka kada se kloniranje aktivira i završi kad je zaključano. Dev agent deployments su tipično kratkotrajno uporabljani (u toku iteracija, nakon čega se brišu) – s druge strane, proizvodne agent deployments ostaju živu i su ažurirane putem revisija (umjesto da bi bile brišene).
Asked by Aaliyah Johnson · Feb 4, 2026
Uključuje Li LangSmithovo kloniranje bilo kakve slobodne kloniranja?
Dostupne su plus planovi koji uključuju 1 slobodno malo serverless kloniranje. Ako spustite još neka serverless ili posvećena kloniranja, plaćat će se temeljem uporabe (vrijeme resursa).
Asked by Paulo Cardoso · Jan 28, 2026
Zašto bih li mogao povećati osnovni zapisnik na napredni zapisnik?
Osnovni zapisnici su kratkotrajni (zadržavanje 14 dana) i savršeniji za brzi debugging ili ad-hoc analiza. Cijene se oslanjaju na količinu i kratkosvjetlosno korisnu vrijednost. Napredni zapisnici zadržavani su 400 dana. Ovaj detalj je koristan kad zapisnici sadrže vrijedne povratne informacije povezane s njima, kao što su one od korisnika, ocjenivača ili ljudskih označavatelja. Ove povratne informacije čine ih vrijednima za nastavak unapređenja i podešavanje modela. LangSmith vam dozvoljava odaberite pravu zadržavanje za svaki zapisnik, pomažući vam u postizanju ravnoteže među troškom i vrijednošću.
Asked by Lorenzo Bianchi · Jan 19, 2026
Koji je razlika između osnovnog i proširenog traga?
Osnovni tragovi imaju kraći period zadržavanja od 14 dana. Prošireni tragovi imaju duži period zadržavanja od 400 dana. Možete "nadograditi" osnovne tragove u proširene tragove za dodatnu naknadu.
Asked by Yaw Owusu · Jan 8, 2026
Što je trag? Može li sadržavati više događaja?
Trag predstavlja jedan izvršaj vašeg aplikacija - bilo da je riječ o agentu, evaluatoru ili playground sesiji. Može sadržavati mnoge pojedinačne korake, kao što su pozivi LLM i drugi praćeni događaji. Ovdje je primjer jednog traga.
Asked by Noor Siddiqui · Dec 26, 2025
Postavi pitanje
Alternative za Okvirji za agenčki AI
smolagentsOkvirji za agenčki AIHugging Faceov minimalistni Pythonov biblioteka za gradnju code-first AI agenata u nekoliko redaka
Mini LLM FlowOkvirji za agenčki AIMinimalističko 100-člani sustav za LLM za gradnju samoadaptivnih agent radnog tokova
upsonicAIOkvirji za agenčki AIOtvoren-kôdnarama za gradnju zadaci-fokaliziranih digitalnih radnika i vertikalnih AI agenata.
AI-Powered RAG Workflow for n8nOkvirji za agenčki AIPitaj pitanja i dobij odgovore temeljene na vašim Google Drive datotekama koristeći n8n.
ControlFlowOkvirji za agenčki AIPython frameworkski okvir za izradu agencijenskih radnih tokova sa zasnivom na zadatačkim projektima.
Otvoreno-kodna platforma za brzo gradnju agenata AI
roboneo artOkvirji za agenčki AIAI generacija umjetničkih slika koja pretvara tekstualne zapetke u visokokvalitetne slike u sekunde.
Remove WatermarkOkvirji za agenčki AIBazački besplatan AI alat za brzo uklanjanje vodenog znaka i logotipa s fotografija
Trending now
Biology AIOdjeljak za obuku inteligentnih sustavaTočno pomoć pri domaćem radu s potpunim objašnjima
Reducto AIPlatforme za razvoj inteligentnih agenata AIAPI za inteligenciju dokumenata koji parsira, dijeli, OCR-uje i iskreće strukturirane podatke iz složnih PDF-a, dijaloga i tablica s podacima.
AdCrierMarketing i OglašavanjeSponzirani odgovori, plaća po klik
Pixtral 12B 24.09Umjetna neuraonica mreža (AI mreža)Otvoren multimodalni model veličine 12B koji obrađuje međuproizvoljni slike i tekst s okrenitom dužinom konteksta od 128 KB.