@🎯 关键结果（Key Results, KRs）
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- @▶ 任务：LangChain 架构和LangChain 生态系统包是什么
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20250907-02：LangChain 架构和LangChain 生态系统包是什么
✅ LangChain 第一周成长计划：基础认知与环境搭建
🎯 本周核心目标（Objective）
建立对 LangChain 的系统性认知，完成本地开发环境搭建，并成功运行第一个 LLM 调用程序。
🎯 关键结果（Key Results, KRs）
KR
- 在 1.5小时 内，用 官方教程 完成 理解 LangChain 架构和生态包以及依赖，交付 输出一篇文章到CSDN ；若因 知识找不到 失败，最多重试 查找其他资料，最终必须 输出文章 并 整理知识点题目
| KR 编号 | 关键结果描述 | 验收标准 |
|---|---|---|
| KR1.1 | 能列举并简述 LangChain 架构和LangChain 生态系统包是什么？能够说明包的作用 | 绘制架构图和包依赖关系或完成填空测验得分 ≥ 90% |
▶ 任务：LangChain 架构和LangChain 生态系统包是什么
具体内容：
- LangChain 架构是什么？
- LangChain 生态系统包有哪些
所需时间：1.5 小时
预期成果：
🧱 绘制层级架构图：
- 箭头方向：上层依赖下层。
📝 为每层写一句核心价值总结：
难度控制：i+1 —— 本任务侧重于理解各层的定位和相互关系，而非深入每一层的代码实现。目标是建立对 LangChain “全貌”的宏观认知。
资源准备：
- https://python.langchain.com/docs/how_to/installation/
- 🌐 官方架构图参考：Introduction | 🦜️🔗 LangChain (官方文档是最好的第一手资料)
- Architecture | 🦜️🔗 LangChain
- 📘 图文解析：LangChain架构-向着朝阳-博客园 (知识库 [7]) — 文章清晰地划分了 LangChain, LangGraph, LangServe, LangSmith 的关系。
- 📚 综合指南：LangChain框架全面解析：构建大语言模型应用的终极指南-CSDN博客 (知识库 [8]) — 包含分层架构的详细说明和开发指南。
理论知识整理
LangChain架构
随着Langchain的发展，截至2025-09-07 官方文档提供了0.1,0.20.3三个版本文档。
LangChain 是一个由多个包组成的框架。
LangChain 的架构可以清晰地划分为四个主要层级，每一层都承担着特定的职责：
架构层级作用
1️⃣ 核心层 (langchain-core) —— “基石与契约”
定位：最底层，定义所有上层模块必须遵守的** 抽象接口 和 基础数据结构 **。
关键内容：
-
BaseLLM,BaseChatModel,BaseEmbeddings：模型调用的统一接口。 -
BasePromptTemplate,BaseOutputParser：提示词和输出解析器的基础规范。 -
Document,Message：核心数据对象（文档、聊天消息）。 -
Runnable接口：这是 LCEL（LangChain Expression Language）的核心，任何可被管道符|调用的对象都必须实现此接口。
价值： 确保整个生态的一致性、可扩展性和互操作性。开发者可以基于这些接口创建自己的自定义组件。
2️⃣ 集成层 (Integrations) —— “连接世界的插头”
定位：提供与** 外部世界 **（模型提供商、工具、数据源、向量数据库） 连接 的具体实现。
关键内容：
- 官方集成包：如
langchain-openai,langchain-anthropic,langchain-google-genai等，封装了主流大模型的 API。 - 社区集成包 (langchain-community) ：包含数百种工具、数据加载器（Loaders）、向量数据库（如
langchain-pinecone,langchain-chroma）的连接器。 - 工具 (Tools) ：将外部 API、函数或命令封装成 LLM 可以调用的标准格式。
价值： 让开发者无需关心底层 API 差异，通过统一的 LangChain 接口即可接入海量外部资源。
3️⃣ 应用层 (langchain) —— “构建应用的乐高积木”
定位：提供构建 LLM 应用的** 高级组件 和 预制解决方案 **。这是 开发者日常打交道最多的层级 。
关键内容（即六大核心模块）：
- Models (I/O) ：通过集成层调用具体的 LLM、ChatModel 或 Embedding Model。
- Prompts：使用
PromptTemplate和ChatPromptTemplate管理和格式化输入。 - Indexes (Retrieval) ：实现 RAG 的完整流水线（Loader → Splitter → Embedding → VectorStore → Retriever）。
- Chains：使用 LCEL (
|) 将多个组件（如 Prompt + Model + Parser）串联成可复用的工作流。 - Memory：管理对话或应用的短期/长期状态（如
ConversationBufferMemory）。 - Agents：创建能根据 LLM 的“思考”结果，动态选择并调用 Tools 的智能体。
价值： 提供开箱即用的、可组合的模块，让开发者能快速搭建复杂应用。
4️⃣ 编排与部署层 (LangGraph, LangServe, LangSmith) —— “从原型到生产的高速公路”
定位：解决应用的** 复杂流程编排 、 API 化部署 和 生产级运维监控 **。
关键内容：
- LangGraph：用于构建** 有状态 、 支持循环 和 分支 **的复杂 工作流 。它超越了 线性 Chains ，允许创建像“状态机”一样的应用，是 构建高级 Agent 和 复杂业务逻辑 的终极武器。
- LangServe：一个轻量级库，能将任何
Runnable（如一个 Chain 或 Agent）一键部署为 REST API 或 Playground Web UI，方便与前端或其他服务集成。 - LangSmith：一个强大的** 开发、调试、测试、评估和监控平台 **。它能追踪每一次 LLM 调用的完整链路（输入、输出、耗时、Token 消耗、中间步骤），是解决“ 提示词地狱 ”和 保障生产稳定性 的核心工具。
一句话定义核心价值
- 核心层：定规矩，保兼容，让所有积木能拼在一起。
- 集成层：接外设，通天下，让 AI 能用上各种工具和数据。
- 应用层：搭积木，建应用，用预制件快速组装智能功能。
- 编排部署层：上生产，可运维，让原型变成稳定可靠的服务。
LangChain生态包
langchain-core：基础抽象和 LangChain 表达式语言。
langchain 社区：第三方集成。
- 合作伙伴包（例如：langchain-openai，langchain-anthropic等）：一些集成已被进一步拆分为它们自己的轻量级包，这些包仅依赖于langchain-core。
langchain: 构成应用程序认知架构的链、代理和检索策略。
langgraph：通过将步骤建模为图中的边和节点，使用LLMs构建健壮且具有状态的多智能体应用程序。
- LangGraph 公开了创建常见类型代理的高级接口，以及用于组合自定义流程的低级 API。
LangSmith: 一个让您能够调试、测试、评估和监控LLM应用程序的开发平台。
LangServer: 一个用于部署 LangChain 链作为 REST API 的包。使创建一个可投入生产的 API 变得简单。
依赖图
有向箭头表示源包依赖于目标包
安装包时，您无需显式安装该包的显式依赖项（如 langchain-core）
额外包说明：
langchain-experimental: 包含实验性的 LangChain 代码，旨在用于研究和实验
LangChain CLI： 是用于处理 LangChain 模板和其他 LangServe 项目的实用工具。
LangSmith SDK 由 LangChain 自动安装。然而，它不依赖于 langchain-core，如果需要，可以独立安装和使用
习题
- 使用思维导图整理4个分层和列出所有生态包
术语
进度跟踪卡
| 字段 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 里程碑完成度 | 关键节点的达成情况（与计划对比） | 1. 输出架构和生态包文档 2. 使用思维导图梳理架构和生态包 |
| 能力变化曲线 | 核心指标的趋势跟踪（如正确率、耗时、难度等级） | 耗时： 1.5h 难度： 简单 |
| 瓶颈突破记录 | 遇到的停滞期及解决方案（如平台期、动机下降、技术难点） | 梳理知识点并编写文档 |
| 心理表征发展 | 对领域规律的认知深化（如模式识别、问题拆解能力的提升） | 理解langchain层级作用和每个包的能力 |
| 总结与展望 | 阶段性成果、不足及下一阶段计划调整 | 成果：理解langchain架构和生态包 |