推荐入口
LangChain
做出第一个 Agent
先学 LangChain。掌握模型、工具、提示词和 create_agent，再按需要进入 LangGraph。
XUEAI / LANGCHAIN SYSTEM
先认清体系，
再选择要学的部分。
先看清 LangChain、LangGraph、Deep Agents 和 LangSmith 的关系，再按目标选择最短学习路线。
- 官方体系
- 4 个核心模块
- 学习入口
- 5 个目标
- 固定版本
- 08ae2610
FRAMEWORK / RUNTIME / HARNESS / PLATFORM
一张图看懂 LangChain 体系
Deep Agents 和 LangChain 负责如何构建 Agent，LangGraph 负责如何可靠运行，LangSmith 负责如何验证、部署和持续改进。
从目标开始
你现在想解决什么问题？
选择最接近你的目标，页面会给出第一步，而不是要求你从头读完整套文档。
核心模块
四个名字，四种职责
先根据任务选择层级，再学习具体 API。框架、运行时和平台并不是互相替代的同类工具。
Agent 开发框架
01 / 04LangChain
快速组装模型、工具、提示词和中间件
适合第一次构建 Agent，或者希望用统一接口连接模型、工具、记忆与结构化输出的开发者。
- 创建可调用工具的 Agent
- 切换不同模型提供商
- 加入记忆、中间件和结构化输出
低层编排与运行时
02 / 04LangGraph
控制状态、分支、持久化和人工审批
适合需要确定性流程、长时间运行、断点恢复、人工介入或复杂状态机的 Agent 系统。
- 设计可检查的状态图
- 组合确定性步骤与模型决策
- 实现持久化、流式输出和人工审批
开箱即用的 Agent Harness
03 / 04Deep Agents
文件系统、长任务、Skills 和子 Agent
适合研究、编码和其他多步骤任务，需要自动管理上下文、文件、计划与任务委派。
- 让 Agent 规划并拆解复杂任务
- 使用文件系统和隔离执行环境
- 通过 Skills、记忆和子 Agent 扩展能力
测试、部署与监控平台
04 / 04LangSmith
追踪、评估、部署和生产观测
适合把 Agent 从本地实验带到生产，定位失败原因，建立评估集并持续监控质量。
- 检查调用链和状态变化
- 建立数据集与自动评估
- 部署并监控生产 Agent
系统学习
从易到难的四条路线
路线可以独立开始，也可以按新手、编排、长程任务、生产的顺序逐步深入。
从一次工具调用开始
先完成 LangChain 快速开始，再学习模型、工具、消息、结构化输出和短期记忆。
- 安装和模型配置
- 创建第一个 Agent
- 工具和结构化输出
- 记忆、流式输出与中间件
把 Agent 变成可控系统
在理解模型和工具后，进入 LangGraph，掌握状态图、持久化、人工介入和子图。
- Graph API 和状态
- 分支、循环与流式输出
- 持久化和断点恢复
- 人工审批与多 Agent
构建会计划和委派的 Agent
用 Deep Agents 处理研究、编码和多步骤任务，再根据需要定制后端、Skills 和权限。
- Deep Agents 快速开始
- 文件系统和上下文管理
- Skills、记忆和子 Agent
- 隔离执行与人工审批
用真实数据持续改进
把追踪、测试、评估、部署和监控放进同一条生产闭环，而不是上线后再补观测。
- 接入追踪
- 建立数据集与评估
- 部署 Agent 服务
- 监控、告警与治理
官方资料
官方资料与深入参考
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官方统一文档
LangChain、LangGraph、Deep Agents 和 LangSmith 的最新正文。
打开官方资料 Python API Reference自动生成的 Python 包、模块、类和版本参考。
打开官方资料 TypeScript API Reference自动生成的 JavaScript 和 TypeScript API 参考。
打开官方资料 LangChain AcademyLangChain 官方课程、练习和项目路线。
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