langchain-ai/langchain

LangChain là một khung để xây dựng các tác nhân và ứng dụng được hỗ trợ bởi LLM. Nó giúp bạn kết hợp các thành phần có thể tương tác với nhau và sự tích hợp của bên thứ ba để đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng AI — đồng thời đưa ra các quyết định phù hợp với tương lai khi công nghệ cơ bản phát triển.

[!TIP] Mới bắt đầu? Kiểm tra Đại lý sâu — gói cấp cao hơn được xây dựng trên LangChain dành cho các tác nhân có khả năng tích hợp sẵn cho các kiểu sử dụng phổ biến như lập kế hoạch, tác nhân phụ, sử dụng hệ thống tệp, v.v.

Bắt đầu nhanh

uv add langchain

from langchain.chat_models import init_chat_model

model = init_chat_model("openai:gpt-5.5")
result = model.invoke("Hello, world!")

Nếu bạn đang tìm kiếm tùy chỉnh nâng cao hơn hoặc điều phối tác nhân, hãy xem LangGraph, khuôn khổ của chúng tôi để xây dựng quy trình làm việc của tổng đài viên có thể kiểm soát được.

Để có thư viện JS/TS tương đương, hãy xem LangChain.js.

[!TIP] Để phát triển, gỡ lỗi và triển khai các tác nhân AI và ứng dụng LLM, hãy xem LangSmith.

hệ sinh thái LangChain

Mặc dù khung LangChain có thể được sử dụng độc lập nhưng khung này cũng tích hợp hoàn hảo với bất kỳ sản phẩm LangChain nào, cung cấp cho nhà phát triển bộ công cụ đầy đủ khi xây dựng ứng dụng LLM.

• Đại lý sâu — Xây dựng các tác nhân có thể lập kế hoạch, sử dụng các tác nhân phụ và tận dụng hệ thống tệp cho các tác vụ phức tạp
• LangGraph — Xây dựng các tác nhân có thể xử lý các tác vụ phức tạp một cách đáng tin cậy bằng khung điều phối tác nhân cấp thấp của chúng tôi
• Tích hợp - Mô hình trò chuyện và nhúng, công cụ & bộ công cụ, v.v.
• LangSmith — Đánh giá tác nhân, khả năng quan sát và gỡ lỗi cho ứng dụng LLM
• Triển khai LangSmith — Triển khai và mở rộng quy mô các tác nhân với nền tảng được xây dựng có mục đích cho quy trình làm việc ở trạng thái, lâu dài

Tại sao nên sử dụng LangChain?

LangChain giúp các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng được cung cấp bởi LLM thông qua giao diện chuẩn cho các mô hình, phần nhúng, cửa hàng vectơ, v.v.

• Tăng cường dữ liệu thời gian thực — Dễ dàng kết nối LLM với các nguồn dữ liệu đa dạng và hệ thống bên ngoài/nội bộ, lấy từ thư viện tích hợp rộng lớn của LangChain với các nhà cung cấp mô hình, công cụ, cửa hàng vectơ, công cụ truy xuất, v.v.
• Khả năng tương tác mô hình — Hoán đổi các mô hình trong và ngoài khi nhóm kỹ thuật của bạn thử nghiệm để tìm ra lựa chọn tốt nhất cho nhu cầu ứng dụng của bạn. Khi giới hạn của ngành phát triển, hãy nhanh chóng thích ứng — tính trừu tượng của LangChain giúp bạn luôn chuyển động mà không mất đà
• Tạo mẫu nhanh — Nhanh chóng xây dựng và lặp lại trên các ứng dụng LLM với kiến trúc dựa trên thành phần, mô-đun của LangChain. Kiểm tra các phương pháp tiếp cận và quy trình công việc khác nhau mà không cần xây dựng lại từ đầu, đẩy nhanh chu kỳ phát triển của bạn
• Các tính năng sẵn sàng sản xuất — Triển khai các ứng dụng đáng tin cậy với sự hỗ trợ tích hợp để theo dõi, đánh giá và gỡ lỗi thông qua các tích hợp như LangSmith. Tự tin mở rộng quy mô bằng cách sử dụng các mô hình đã được thử nghiệm trong trận chiến và các phương pháp hay nhất
• Cộng đồng và hệ sinh thái sôi động — Tận dụng hệ sinh thái phong phú gồm các tiện ích tích hợp, mẫu và thành phần do cộng đồng đóng góp. Hưởng lợi từ những cải tiến liên tục và luôn cập nhật những phát triển AI mới nhất thông qua cộng đồng nguồn mở tích cực
• Các lớp trừu tượng linh hoạt — Làm việc ở mức độ trừu tượng phù hợp với nhu cầu của bạn — từ chuỗi cấp cao để khởi động nhanh đến các thành phần cấp thấp để kiểm soát chi tiết. LangChain phát triển theo độ phức tạp của ứng dụng của bạn

---

Tài nguyên

• Tài liệu - tổng quan về khái niệm và hướng dẫn
• Tổng quan về hệ sinh thái LangChain — cách LangChain, LangGraph và Deep Agent kết hợp với nhau
• Tham chiếu API - tham chiếu đầy đủ cho tất cả các lớp, hàm và kiểu công khai
• Thảo luận — diễn đàn cộng đồng dành cho các câu hỏi, ý tưởng và phản hồi kỹ thuật
• Học viện LangChain — các khóa học toàn diện, miễn phí về thư viện và sản phẩm LangChain do nhóm LangChain thực hiện
• Hướng dẫn đóng góp — cách đóng góp và tìm ra những vấn đề hay đầu tiên
• Quy tắc ứng xử - các nguyên tắc và tiêu chuẩn của cộng đồng