用例
以下是按框架组织的常见用例教程。深度 Agents
深度 agents 包含用于管理上下文、虚拟文件系统和其他常见 agent 需求的内置功能。数据分析
构建一个向 Slack 发送报告的数据分析 agent。
LangChain
LangChain agent 实现使得简单的用例易于上手。语义搜索
使用 LangChain 组件构建一个基于 PDF 的语义搜索引擎。
RAG Agent
创建一个检索增强生成 (RAG) agent。
SQL Agent
构建一个 SQL agent，通过人机回环审查与数据库交互。
语音 Agent
构建一个您可以对其说话并聆听的 agent。
LangGraph
LangChain 的 agent 实现使用了 LangGraph 原语。 如果需要更深度的定制，可以直接在 LangGraph 中实现 agents。自定义 RAG Agent
使用 LangGraph 原语构建一个 RAG agent 以实现细粒度控制。
多 Agent
这些教程演示了 多 agent 模式，将 LangChain agents 与 LangGraph 工作流结合在一起。概念概览
这些指南解释了 LangChain 和 LangGraph 及其背后的核心概念和 API。记忆 (Memory)
了解线程内和跨线程的交互持久化。
上下文工程
学习为 AI 应用程序提供完成任务所需的正确信息和工具的方法。
图 API
探索 LangGraph 的声明式图构建 API。
函数式 API
将 agents 构建为单个函数。
其他资源
LangChain 学院
提升 LangChain 技能的课程和练习。
案例研究
看看团队如何在生产环境中使用 LangChain 和 LangGraph。
将这些文档连接 到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时解答。