LangChain 并不仅仅是一个框架，而是一整个智能体开发平台，包含很多不同的组件。
其中，包含一系列开源的智能体（Agent）开发框架，而且兼容 Python 和 TypeScript 两种语言：
LangChain：用于快速构建智能体，可兼容任何模型提供商 LangGraph：从底层一步步控制智能体的构建，包括记忆（Memory）、人机协同（HITL）等 Deep Agents：用于构建复杂的、处理多步骤的任务的智能体
另外，LangChain 还包含一套帮助人工智能团队利用实时生产数据进行持续测试和改进的平台，叫做 LangSmith：
什么是 Agent
在人工智能领域，Agent是指一种能够感知环境、进行推理、自主决策并采取行动以实现特定目标的智能系统。
| 特性 | 传统聊天机器人/LLM | AI Agent |
|---|---|---|
| 交互模式 | 被动响应，问一句答一句 | 主动规划，以目标为导向 |
| 执行力 | 停留在文本生成层面 | 能操作软件、发送邮件、分析数据 |
| 自主性 | 需要人类给出详细步骤 | 只需给定最终目标，自主寻找路径 |
如果说大模型（LLM）是“大脑”，那么 Agent 就是“拥有手脚和思维逻辑的独立个体”。它不再只是被动地回答问题，而是能主动拆解任务并调用各种工具来完成工作。
当然，Agent的模式也是在不断演进的： - 阶段一：ReAct + Tool Calling - 阶段二：Reflection + Long Memory - 阶段三：Multi Agent System，MAS
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