LangChain 维护了多个开源软件包，帮助您构建智能体。每个包在智能体开发栈中承担不同的职责。了解智能体框架、智能体运行时和智能体执行容器之间的区别，有助于您为需求选择合适的工具。
| 框架 | 运行时 | 执行容器 | |
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| 核心价值 |
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智能体框架（如 LangChain）
智能体框架提供抽象层，让基于 LLM 的开发更容易上手。LangChain 是一个智能体框架，提供结构化内容块、智能体循环和中间件等抽象。LangChain 的抽象层设计兼顾了易于上手与高级用例所需的灵活性。尽管 LangChain 构建于 LangGraph 之上，但您无需了解 LangGraph 即可使用 LangChain。其他智能体框架的示例包括 Vercel’s AI SDK、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、LlamaIndex 等。何时使用 LangChain
在以下情况下使用 LangChain：- 您希望快速构建智能体和自主应用。
- 您需要用于模型、工具和智能体循环的标准抽象。
- 您希望使用一个易于上手且仍提供灵活性的框架。
- 您正在构建无需复杂编排的直接智能体应用。
智能体运行时（如 LangGraph）
智能体运行时为在生产环境中运行智能体提供工具支持，可能包括：- 持久化执行：智能体在故障后仍能持续运行，可长时间运行，并从中断处恢复。
- 流式处理：支持流式工作流和响应。
- 人工干预：通过检查和修改智能体状态来加入人工监督。
- 持久化：线程级和跨线程的状态管理持久化。
- 底层控制：无需高级抽象即可直接控制智能体编排。
何时使用 LangGraph
在以下情况下使用 LangGraph：- 您需要对智能体编排进行细粒度的底层控制。
- 您需要为长时运行的有状态智能体提供持久化执行。
- 您正在构建结合确定性步骤和智能体步骤的复杂工作流。
- 您需要用于智能体部署的生产就绪基础设施。
智能体执行容器（如 Deep Agents SDK）
智能体执行容器是带有固定观点的智能体框架，内置工具和能力，使构建复杂的长时运行智能体更加容易。支持的功能可能包括：- 规划能力：使用待办事项列表跟踪多个任务。
- 任务委派：使用子智能体委派工作并保持上下文整洁。
- 文件系统：对不同可插拔存储后端上的文件进行读写访问。
- Token 管理：对话历史摘要和大型工具结果清除。
何时使用 Deep Agents SDK
在以下情况下使用 Deep Agents SDK：- 您正在构建需要长时间运行的智能体。
- 您正在构建需要处理复杂多步骤任务的智能体。
- 您希望使用预定义工具，例如文件系统操作、bash 执行和自动上下文工程。
- 您希望使用预定义的提示词和子智能体。
功能对比
虽然 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents 可以完成类似的任务，但它们的集成层级有所不同：了解更多
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