LangChain 维护了几个开源包来帮助你构建智能体。每个包在智能体开发栈中都有不同的用途。了解智能体框架、智能体运行时和智能体工具带之间的区别有助于你选择适合你需求的工具。
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智能体框架（如 LangChain）
智能体框架提供的抽象使得在使用 LLM 构建时更容易上手。LangChain 是一个智能体框架，提供诸如结构化内容块、智能体循环和中间件之类的抽象。LangChain 的抽象设计为易于上手，同时仍为高级用例提供所需的灵活性。虽然 LangChain 建立在 LangGraph 之上，但你不需要知道 LangGraph 就可以使用 LangChain。智能体框架的其他示例包括 Vercel’s AI SDK、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、LlamaIndex 等等。何时使用 LangChain
在以下情况下使用 LangChain：- 你想快速构建智能体和自主应用程序。
- 你需要模型、工具和智能体循环的标准抽象。
- 你想要一个易于使用的框架，但仍能提供灵活性。
- 你正在构建简单的智能体应用程序，没有复杂的编排需求。
智能体运行时（如 LangGraph）
智能体运行时提供在生产中运行智能体的工具。 支持的工具可能包括：- 持久执行：智能体在故障中持久存在，并可以运行很长时间，从中断的地方继续。
- 流式传输：支持流式传输工作流和响应。
- 人在回路 (Human-in-the-loop)：通过检查和修改智能体状态来纳入人工监督。
- 持久性：用于状态管理的线程级和跨线程持久性。
- 低级控制：直接控制智能体编排，无需高级抽象。
何时使用 LangGraph
在以下情况下使用 LangGraph：- 你需要对智能体编排进行细粒度、低级控制。
- 你需要长时间运行、有状态智能体的持久执行。
- 你正在构建结合确定性和智能体步骤的复杂工作流。
- 你需要用于智能体部署的生产就绪基础设施。
智能体工具带（如 Deep Agents SDK）
智能体工具带是固执己见的智能体框架，自带内置工具和功能，使构建复杂的、长时间运行的智能体更容易。 支持的工具可能包括：- 规划能力：使用待办事项列表跟踪多个任务。
- 任务委派：委派工作并使用子智能体保持上下文清洁。
- 文件系统：对不同可插拔存储后端的读写访问。
- Token 管理：对话历史摘要和大型工具结果驱逐。
何时使用 Deep Agents SDK
在以下情况下使用 Deep Agents SDK：- 你正在构建长时间运行的智能体。
- 你正在构建需要处理复杂、多步骤任务的智能体。
- 你想使用预定义工具，例如文件系统操作、bash 执行和自动上下文工程。
- 你想使用预定义的提示词和子智能体。
功能比较
虽然你可以使用 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents 完成类似的任务，但你集成它们的级别不同：了解更多
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