langchainjs README

The project's README from github.com/langchain-ai/langchainjs. As one markdown file: README.md.

LangChain Logo

The agent engineering platform.

npm License: MIT Twitter

LangChain is a framework for building LLM-powered applications. It helps you chain together interoperable components and third-party integrations to simplify AI application development — all while future-proofing decisions as the underlying technology evolves.

[!TIP] Just getting started? Check out Deep Agents — a higher-level package built on LangChain for agents that have built-in capabilites for common usage patterns such as planning, subagents, file system usage, and more.

Documentation: To learn more about LangChain, check out the docs.

If you're looking for more advanced customization or agent orchestration, check out LangGraph.js, our framework for building agents and controllable workflows.

For an equivalent Python library, check out LangChain.

To help you ship LangChain apps to production faster, check out LangSmith, a unified developer platform for building, testing, and monitoring LLM applications.

⚡️ Quick Install

You can use npm, pnpm, or yarn to install LangChain.js

npm install -S langchain or pnpm install langchain or yarn add langchain

🚀 Why use LangChain?

LangChain helps developers build applications powered by LLMs through a standard interface for agents, models, embeddings, vector stores, and more.

Use LangChain for:

📦 LangChain's ecosystem

🌐 Supported Environments

LangChain.js is written in TypeScript and can be used in:

📖 Additional Resources

💁 Contributing

As an open-source project in a rapidly developing field, we are extremely open to contributions, whether it be in the form of a new feature, improved infrastructure, or better documentation.

For detailed information on how to contribute, see CONTRIBUTING.md.

Please report any security issues or concerns following our security guidelines.

langchainjs (langchain-ai/langchainjs)

Searching Database…

Что это такое?LangChain.js — это фреймворк на TypeScript для создания приложений на основе LLM. Он даёт разработчикам единый интерфейс для агентов, моделей, эмбеддингов, векторных хранилищ и сторонних интеграций.
Это фреймворк или библиотека?Это фреймворк/библиотека, которые подключаются к проекту на Node.js или JavaScript, а не самостоятельное приложение. Он предоставляет готовые блоки для сборки (цепочки, агенты, retriever-ы), а не графический интерфейс.
Как добавить его в проект?Установите через npm, pnpm или yarn, например: 'npm install -S langchain'.
В каких средах его можно использовать?Он работает в Node.js (ESM и CommonJS, версии 20.x/22.x/24.x), Cloudflare Workers, Vercel/Next.js, Supabase Edge Functions, браузерах, Deno и Bun.
Нужны ли мне LangGraph или LangSmith, или LangChain достаточно сам по себе?LangChain сам по себе покрывает цепочки, модели и интеграции, но для сложной оркестрации агентов рекомендуется LangGraph.js, а для мониторинга и оценки в продакшене — LangSmith. Это отдельные сопутствующие продукты.
Есть ли версия LangChain на Python?Да, у LangChain есть аналогичная библиотека на Python, а LangChain.js — её версия на TypeScript/JavaScript.
Что такое Deep Agents?Deep Agents (JS) — это пакет более высокого уровня, построенный поверх LangChain для создания агентов со встроенными возможностями планирования, субагентов и работы с файловой системой.
Зачем выбирать LangChain вместо написания прямых вызовов API?LangChain предоставляет единый интерфейс для провайдеров моделей, векторных хранилищ и инструментов. Так можно легко менять модели и быстро создавать прототипы, не переписывая интеграции с нуля.
Кто использует LangGraph в продакшене?По сообщениям, LangGraph, низкоуровневый фреймворк оркестрации из той же экосистемы, используют в продакшене такие компании, как LinkedIn, Uber, Klarna и GitLab.
Size
686.9 MB
Stars
18.3K
Age
3y
Commits · 90 Days