2026年1小时LangChain教程

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📖 预计阅读时长：45-60 分钟 🎯 目标：从零基础到能够独立构建 AI 应用 📦 版本：LangChain 1.2.10 + Deep Agents

先导：AI 应用开发简史
第一章： LangChain 是什么？
第二章：核心概念详解
第三章：模型层（Models）
第四章：提示词模板
第五章：LCEL 表达式语言
第六章：记忆系统（Memory）
第七章：工具系统（Tools）
第八章：Agent 体系
第九章：LangGraph 深入
第十章：RAG 检索增强生成
第十一章：生产环境实践
附录

1.1 原始时代：直接调用 API

最早的 AI 应用是这样的：

问题：

每次都要手写完整的 messages 格式
无法保存对话历史
无法让 AI 使用工具（计算器、搜索等）
代码难以复用

1.2 LangChain 时代：组件化

1.3 当前格局：LangChain → Deep Agents → LangGraph

1.1 一句话定义

LangChain = AI 应用的"乐高积木"

它把 AI 应用开发中常用的功能拆成一个个标准组件，你只需要像搭积木一样把它们拼起来。

1.2 官方定义

LangChain is an open source framework with a pre-built agent architecture and integrations for any model or tool — so you can build agents that adapt as fast as the ecosystem evolves.

翻译：LangChain 是一个开源框架，提供预置的 Agent 架构和任意模型/工具的集成，让你能构建适应能力像生态进化一样快的 Agent。

1.3 为什么用 LangChain？

能力没有 LangChain 有 LangChain 模型切换 每换一个模型改一堆代码换一个字符串就行 对话历史 自己存、自己拼接自动 Memory 工具调用 手动写 API 调用逻辑装饰器 @tool 搞定 复杂流程 嵌套 if-else LangGraph 可视化调试 print 大法 LangSmith 全链路追踪

1.4 安装与环境

Python 版本：必须 3.10+

2.1 六大核心概念

2.2 概念详解

Model（大语言模型）

AI 的"大脑"，负责理解和生成文本。

Prompt（提示词模板）

告诉 AI 怎么回答的"模板"，类似填空题：

Chain（链）

把多个组件"串"起来，像生产线：

Tool（工具）

让 AI 能执行特定操作：

搜索互联网
执行代码
读写文件
调用 API

Agent（代理）

最强大的概念：不只是执行固定流程，而是能自主思考：

分析用户意图
决定使用哪些工具
按需调用工具
根据结果调整下一步

Memory（记忆）

让 AI 记住对话历史：

短期记忆：当前对话
长期记忆：跨会话持久化

3.1 init_chat_model 详解

新版本统一用初始化模型：

3.2 支持的模型

3.3 调用方式

3.4 模型响应结构

4.1 为什么需要模板？

痛点场景：

4.2 ChatPromptTemplate 详解

基础用法

输出：

消息类型

MessagesPlaceholder（动态消息）

用于 Memory 等动态内容：

4.3 完整示例：多语言翻译助手

4.4 Few-shot Prompting（示例提示）

给 AI 举例子，效果更好：

5.1 什么是 LCEL？

LCEL (LangChain Expression Language) = 管道操作符

它的思想来自 Unix 管道：每个程序做好一件事，结果传给下一个。

5.2 基础管道

5.3 组件类型

LCEL 支持的组件：

类型说明示例 Runnable 可运行对象 LLM, Prompt, Parser Function 普通函数 RunnableLambda 包装函数

5.4 并行处理

5.5 条件分支

5.6 配置与上下文

6.1 为什么需要 Memory？

6.2 聊天消息历史

6.3 RunnableWithMessageHistory

把 Memory 接入 LCEL 链：

6.4 持久化存储

6.5 Memory 类型对比

类型存储适用场景 InMemoryChatMessageHistory 内存开发/测试 SQLChatMessageHistory SQLite 简单生产 RedisChatMessageHistory Redis 高并发生产 DynamoDBChatMessageHistory AWS DynamoDB AWS 环境

7.1 什么是 Tool？

Tool = 让 AI 具备"执行力"。

没有 Tool 的 AI 只能"纸上谈兵"，有了 Tool 就能实际操作：

7.2 定义工具

方式一：@tool 装饰器（推荐）

方式二：StructuredTool（更灵活）

7.3 工具的组成

7.4 绑定工具到模型

7.5 工具调用流程

7.6 内置工具

LangChain 提供了大量内置工具：

8.1 Agent vs Chain

8.2 Deep Agents（官方推荐⭐）

官方现在主推 Deep Agents，开箱即用：

Deep Agents 特性：

特性说明 🔄 自动压缩长对话不再受 128K 上下文限制 📁 虚拟文件系统可以读写文件 👥 子 Agent 调度自动拆分复杂任务 💾 持久化内置 checkpoint 🎯 开箱即用几行代码搞定

8.3 带记忆的 Agent

8.4 自定义 Agent

8.5 Tool Calling Agent 原理

9.1 什么时候用 LangGraph？

9.2 LangGraph 核心概念

9.3 简单示例：计算器 Agent

9.4 状态管理

9.5 条件分支示例

10.1 什么是 RAG？

https://www.hellocq.net/forum/u.php?uid= https://www.hellocq.net/forum/u.php?uid= https://yuanzhuo.bnu.edu.cn/user/fd820cd15a12a9fbb84b15804dc06e605e/about https://yuanzhuo.bnu.edu.cn/user/0b27b091681af1fec9650e0229bf501a4a/about https://www.fc1687.com/user/10386ccc9f3db2ef05a4cbe6fe0e/about https://www.yxtown.com/user/027dcada8dd3a06c7391e0e870/about

RAG 的价值：

📚 让 AI 知道最新信息
🎯 减少"幻觉"
🔒 可以使用私有数据
📝 引用来源可追溯

10.2 RAG 核心组件

10.3 完整 RAG 示例

10.4 向量数据库选择

数据库特点适用场景 FAISS Facebook 出品，本地快速中小规模 Pinecone 云服务，易扩展生产环境 Weaviate 开源，多模态需要开源方案 Milvus 国产，大规模大规模数据 Chroma 轻量，易上手快速原型

10.5 高级 RAG 技术

11.1 错误处理

11.2 重试机制

11.3 LangSmith 监控

11.4 性能优化

11.5 部署建议

A. 版本迁移指南

旧版本 (0.2) 新版本 (1.x) `prompt

B. 常用 API 参考

C. 学习资源

📖 官方文档
📖 LangChain API
📖 LangGraph 文档
🎓 LangChain Academy
💬 LangChain Forum

D. 快速开始代码模板

🎉 恭喜你！ 完成了 LangChain 完整学习！

你现在应该已经掌握：

✅ LangChain 核心概念和组件
✅ 提示词模板设计
✅ LCEL 管道表达式
✅ Memory 记忆系统
✅ Tools 工具定义
✅ Agent 代理开发
✅ LangGraph 复杂工作流
✅ RAG 检索增强生成
✅ 生产环境**实践

下一步推荐：

动手实践：把教程代码都跑一遍
构建自己的项目：可以用 Deep Agents 快速原型
深入学习：LangGraph 高级特性
关注 LangSmith：学会调试和监控

祝你在 AI 应用开发之路上一路顺风！🚀