LangChain 是专为 LLM 应用设计的智能体开发框架，提供模型调用、对话记忆、工具集成、知识检索等模块，极大简化了智能体开发流程。自开源以来，LangChain 已成为 LLM 应用和代理系统的主流选择。
本章将系统介绍 LangChain 1.0 的核心概念、LangGraph 架构及其在智能体开发中的应用。内容涵盖项目初始化、多轮对话、API 集成、LangGraph 工作流、调试优化、性能与扩展、部署实践及常见问题，帮助读者掌握 LangChain 智能体开发的完整方法论。
章节目录
概述
草稿
LangChain 1.0 的发展历程和核心功能模块详解。
核心概念
草稿
LangChain 的核心概念包括 LangGraph 架构、工具集成、结构化输出、消息传递机制等。
实践指南
草稿
通过循序渐进的实践演示如何使用 LangChain 1.0 构建 AI 智能体。
最佳实践
草稿
构建和部署 LangChain 智能体的最佳实践，包括性能优化、错误处理、状态持久化等。
部署指南
草稿
如何将 LangChain 智能体部署到本地和云端生产环境。
问题与挑战
草稿
LangChain 智能体开发和部署中的常见问题及解决方案。
总结与展望
草稿
LangChain 的发展总结和未来展望，以及与其他框架的比较。