LangChain 维护着多个开源包来帮助你构建智能体。每个包在智能体开发栈中有不同的用途。理解智能体框架、智能体运行时和智能体工具集之间的区别有助于你选择合适的工具。Documentation Index
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| 框架 | 运行时 | 工具集 | |
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智能体框架（如 LangChain）
智能体框架提供抽象，使使用 LLM 构建变得更容易。 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 的抽象设计为易于上手，同时仍然为高级用例提供所需的灵活性。 虽然 LangChain 构建在 LangGraph 之上，但你无需了解 LangGraph 即可使用 LangChain。 其他智能体框架的例子包括 Vercel AI SDK、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、LlamaIndex 等。何时使用 LangChain
在以下情况使用 LangChain：- 你想快速构建智能体和自主应用。
- 你需要模型、工具和智能体循环的标准抽象。
- 你想要一个易于使用但仍然灵活的框架。
- 你正在构建没有复杂编排需求的简单智能体应用。
智能体运行时（如 LangGraph）
智能体运行时提供在生产环境中运行智能体的工具。 支持的工具可能包括：- 持久化执行：智能体可以在故障中持久化并长时间运行，从中断处恢复。
- 流式输出：支持工作流和响应的流式传输。
- 人机协作：通过检查和修改智能体状态来纳入人工监督。
- 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
在以下情况使用 LangGraph：- 你需要对智能体编排进行细粒度的底层控制。
- 你需要长时间运行的有状态智能体的持久化执行。
- 你正在构建结合确定性和智能体步骤的复杂工作流。
- 你需要用于智能体部署的生产就绪基础设施。
智能体工具集（如 Deep Agents SDK）
智能体工具集是带有内置工具和功能的有主见的、开箱即用的框架，用于构建复杂的长时间运行智能体。 支持的工具可能包括：- 规划能力：使用待办事项列表跟踪多个任务。
- 任务委托：通过子智能体委托工作并保持上下文清洁。
- 文件系统：在不同的可插拔存储后端上对文件进行读写访问。
- Token 管理：对话历史摘要和大型工具结果的清除。
何时使用 Deep Agents SDK
在以下情况使用 Deep Agents SDK：- 你正在构建长时间运行的智能体。
- 你正在构建需要处理复杂多步骤任务的智能体。
- 你想使用预定义的工具，如文件系统操作、bash 执行和自动化上下文工程。
- 你想使用预定义的提示和子智能体。
功能比较
虽然你可以使用 LangChain、LangGraph 和深度智能体完成类似的任务，但集成的层次不同：了解更多
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