---
title: "LangChain"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/LangChain"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "LangChain"
language: "ru"
categories:
  - "Категория:AI-агенты"
  - "Категория:Russian"
  - "Категория:Большие языковые модели"
  - "Категория:Машинное обучение"
revision_id: 134
wiki_created_at: 2026-09-06T21:55:33Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T21:55:33Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:17:44Z
---

# LangChain

**LangChain** — открытый фреймворк для разработки приложений, использующих [большие языковые модели](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") (LLM). Он предоставляет унифицированный набор абстракций (модели, эмбеддинги, векторные хранилища, цепочки, агенты, память, кол-бэки) и более 250 интеграций, позволяя быстро строить, отлаживать и вводить в эксплуатацию сложные LLM-системы, включая чат-ботов, RAG-поисковые движки и агентные решения.<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain#cite_note-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain#cite_note-2)</sup>

## История

- Октябрь 2022 — первый публичный релиз в качестве open‑source проекта автором Харрисоном Чейзом (Harrison Chase)<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain#cite_note-3)</sup>, тогда сотрудником *Robust Intelligence* .
- Апрель 2023 — основана компания LangChain Inc., получено более \$20 млн финансирования в рамках раунда в \$20–25 млн от Sequoia (раскрытого скорости “pre‑empt” инвестирования) при оценке ~\$200 млн, а ранее — \$10 млн seed от Benchmark .
- Август 2023 — выпуск LangChain Expression Language (LCEL), декларативного синтаксиса для построения цепочек.<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain#cite_note-4)</sup>
- Октябрь 2023 — анонсирован LangServe, библиотека для развёртывания LCEL‑цепочек в виде production‑API через FastAPI<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain#cite_note-5)</sup>
- 2024–2025 — экосистема расширена такими сервисами как LangSmith (платформа для трассировки, метрик и A/B‑тестирования) и LangGraph (оркестрация мульти‑агентных рабочих процессов); число звёзд на GitHub превысило 100 000 .

## Возможности LangChain

- **Цепочки рассуждений (Chains).** LangChain позволяет создавать последовательности шагов, каждый из которых выполняет определённую задачу. Эти шаги могут включать взаимодействие с моделью, обработку её вывода, поиск дополнительной информации и другие операции. Такой подход позволяет создавать сложные рабочие процессы, состоящие из нескольких этапов
- **Агенты (Agents).** Агенты в LangChain представляют собой программы, которые могут динамически выбирать действия в зависимости от ситуации. Например, агент может решать, какой инструмент использовать (поиск в интернете, запрос к базе данных, выполнение вычислений и т.д.), основываясь на текущем контексте и промежуточных вывода

<!-- -->

- **Инструменты (Tools).** LangChain включает интеграции с более чем 250 внешними инструментами и сервисами. Это позволяет моделям работать с различными источниками данных, такими как базы данных, API, системы управления файлами, а также выполнять действия через командную строку.

<!-- -->

- **Память и контекст (Memory)**. LangChain поддерживает долговременную память, позволяя моделям «запоминать» информацию между обращениями. Это особенно важно для создания чат-ботов или приложений, которые должны помнить контекст взаимодействия с пользователем и учитывать его историю в дальнейших ответах.

<!-- -->

- **Retrieval-Augmented Generation (RAG)**. В рамках подхода **RAG** LangChain использует не только генерацию текста, но и поиск дополнительной информации в реальных источниках (например, в базах данных или на веб-сайтах). Это позволяет моделям давать более точные и обоснованные ответы, опираясь на актуальные данные.
- **Отладка и наблюдаемость (Callbacks & Tracing)**. Для обеспечения прозрачности и контроля за процессом работы модели LangChain предоставляет возможности трассировки и мониторинга. Это позволяет отслеживать, какие данные используются моделью, какие промежуточные шаги она выполняет, а также собирать метрики производительности для улучшения качества работы системы.

<!-- -->

- **Расширения для платформ.** LangChain включает дополнительные компоненты, такие как *LangSmith* и *LangGraph*, которые предоставляют возможности для централизованного мониторинга, A/B-тестирования и управления многоагентными рабочими процессами. LangSmith помогает анализировать производительность моделей и проводить тестирование, а LangGraph позволяет управлять сложными многошаговыми задачами и отслеживать их выполнение в реальном времени.

## LangSmith

**LangSmith** <a href="https://www.langchain.com/langgraph" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a> — это облачная платформа, предназначенная для отслеживания, анализа и оптимизации работы приложений, использующих большие языковые модели (LLM), в частности те, что построены с использованием LangChain. LangSmith предоставляет ряд возможностей для мониторинга и улучшения качества приложений, работающих с LLM, включая отслеживание производительности, тестирование и оценку качества.

- Трассировка (Tracing): Позволяет отслеживать все взаимодействия модели, включая входные и выходные данные, а также промежуточные результаты.
- Метрики и производительность: Собирает статистику по времени отклика, количеству [токенов](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A2%D0%BE%D0%BA%D0%B5%D0%BD "Токен") и другим параметрам для оценки работы модели.
- A/B тестирование: Поддерживает сравнение разных версий моделей или настроек для выбора наиболее эффективных.
- Human-in-the-loop: Включает экспертов для оценки и корректировки результатов модели, улучшая её точность.
- Интеграции с другими фреймворками: Предоставляет поддержку интеграции с различными платформами для мониторинга и анализа приложений.

<!-- -->

- Поддержка многозадачности: Позволяет отслеживать и управлять несколькими задачами одновременно в рамках одного проекта.

## LangGraph

**LangGraph** <a href="https://www.langchain.com/langgraph" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a>— это инструмент для оркестрации сложных многошаговых и мультиагентных рабочих процессов, который используется в экосистеме LangChain. LangGraph предоставляет платформу для создания и управления сложными логическими цепочками и задачами, которые включают несколько агентов или этапов выполнения.

- Многошаговые рабочие процессы: Строит сложные цепочки задач, где каждый шаг зависит от предыдущих.
- Циклы и ветвления: Поддерживает возврат к предыдущим этапам (backtracking) и принятие решений на основе разных путей.
- Контроль версий и «путешествия во времени»: Осуществляет контроль за изменениями в рабочем процессе и возможность отката к предыдущим версиям.
- Мультиагентные системы: Позволяет управлять несколькими агентами, работающими параллельно или поочередно для выполнения разных задач.
- Поддержка гибридных решений: Интегрирует различные методы обработки данных и создания выводов в рамках одного рабочего процесса.

<!-- -->

- Гибкость интеграции с внешними системами: Легко подключает внешние сервисы и системы, такие как API и базы данных, в рабочие процессы.

## LangChain Expression Language (LCEL)

**LangChain Expression Language (LCEL)** <a href="https://python.langchain.com/docs/concepts/lcel/" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a>— это декларативный DSL-фреймворк для композиции `Runnable`-объектов (цепочек, агентов, обработчиков). Он выражается через оператор `|` (pipe), позволяющий описать, что должно происходить, а не как пошагово это реализовать. Декларативный стиль (what‑to) — описывается желаемый результат, а система сама решает, как его достичь. LCEL — это механизм оркестрации, который позволяет LangChain оптимально выполнять цепочки на этапе выполнения.

- Для простых цепочек (например, prompt → LLM → parser или простого извлечения) LCEL подходит хорошо.
- Если же требуется сложная логика — ветвления, циклы, несколько агентов и сложное управление состоянием — рекомендуется использовать **LangGraph**. При этом внутри узлов графа можно по-прежнему применять LCEL.

<!-- -->

- Если требуется только один вызов LLM — LCEL не нужен, достаточно прямого вызова модели.
- Для простой цепочки — LCEL вполне подходит и помогает воспользоваться своими преимуществами.

<!-- -->

- Для сложных цепочек — используется LangGraph, с возможностью встроенного применения LCEL там, где нужно.

## Типовые сценарии применения

LangChain можно использовать для решения широкого спектра задач, таких как:

- Чат-боты: Создание интеллектуальных ассистентов, которые могут взаимодействовать с пользователем, отвечать на вопросы и работать с внешними источниками данных.
- Автономные агенты: Разработка систем, которые могут выполнять определённые задачи без вмешательства человека, например, сбор информации или генерация отчётов.
- Поиск и анализ данных: Построение систем для семантического поиска и анализа документов, что может быть полезно для работы с юридическими, финансовыми и другими типами данных.
- Автоматизация бизнес-процессов: Создание решений для автоматизации обработки данных, создания отчётов и других рутинных задач.

## См. также

- [Prompt и контекст](https://systems-analysis.info/wiki/Prompt_%D0%B8_%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82 "Prompt и контекст")
- [Основные приёмы Prompt Engineering](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%9E%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%BF%D1%80%D0%B8%D1%91%D0%BC%D1%8B_Prompt_Engineering "Основные приёмы Prompt Engineering")
- [AI-агент](https://systems-analysis.info/wiki/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82 "AI-агент")
- [Agentic workflows](https://systems-analysis.info/wiki/Agentic_workflows "Agentic workflows")
- [AutoGPT](https://systems-analysis.info/wiki/AutoGPT "AutoGPT")

## Литература

- Yao, S. et al. (2022). *ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2210.03629" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2210.03629</a>.
- Hong, S. et al. (2023). *MetaGPT: Meta Programming for a Multi-Agent Collaborative Framework*. <a href="https://arxiv.org/abs/2308.00352" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2308.00352</a>.
- Li, G. et al. (2023). *CAMEL: Communicative Agents for "Mind" Exploration of Large Language Model Society*. <a href="https://arxiv.org/abs/2303.17760" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2303.17760</a>.
- Wu, Q. et al. (2023). *AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation*. <a href="https://arxiv.org/abs/2308.08155" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2308.08155</a>.
- Liu, X. et al. (2023). *AgentBench: Evaluating LLMs as Agents*. <a href="https://arxiv.org/abs/2308.03688" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2308.03688</a>.
- Chen, W. et al. (2023). *AgentVerse: Facilitating Multi-Agent Collaboration and Exploring Emergent Behaviors*. <a href="https://arxiv.org/abs/2308.10848" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2308.10848</a>.
- Yao, S. et al. (2023). *Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2305.10601" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2305.10601</a>.
- Shinn, N. et al. (2023). *Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning*. <a href="https://arxiv.org/abs/2303.11366" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2303.11366</a>.
- Wang, L. et al. (2025). *A Survey on Large Language Model Based Autonomous Agents*. <a href="https://arxiv.org/abs/2308.11432" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2308.11432</a>.
- Guo, T. et al. (2024). *Large Language Model Based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges*. <a href="https://arxiv.org/abs/2402.01680" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2402.01680</a>.
- Li, X. (2025). *LLMs Working in Harmony: A Survey on the Technological Aspects of Building Effective LLM-Based Multi-Agent Systems*. <a href="https://arxiv.org/abs/2504.01963" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2504.01963</a>.
- Duan, Z.; Wang, J. (2024). *Exploration of LLM Multi-Agent Application Implementation Based on LangGraph + CrewAI*. <a href="https://arxiv.org/abs/2411.18241" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2411.18241</a>.
- Wang, J. & Duan, Z. (2024). *Agent AI with LangGraph: A Modular Framework for Enhancing Machine Translation Using Large Language Models*. <a href="https://arxiv.org/abs/2412.03801" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2412.03801</a>.
- Camargo da Silva, T. (2025). *Extracting Knowledge Graphs from User Stories using LangChain*. <a href="https://arxiv.org/abs/2506.11020" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2506.11020</a>.
- Wang, Z. et al. (2024). *Poisoned LangChain: Jailbreak LLMs by LangChain*. <a href="https://arxiv.org/abs/2406.18122" class="external text" rel="nofollow">arXiv:2406.18122</a>.

## Примечания

1.  <span id="cite_note-1">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain#cite_ref-1) «Introduction». https://python.langchain.com/docs/introduction/.<a href="https://python.langchain.com/docs/introduction/" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-2">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain#cite_ref-2) «LangChain». В *Wikipedia <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/LangChain" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a>*</span>
3.  <span id="cite_note-3">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain#cite_ref-3) Forbes. «Harrison Chase». <a href="https://www.forbes.com/profile/harrison-chase/" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-4">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain#cite_ref-4) LangChain Blog. «LangChain Expression Language», 1 август 2023 г. <a href="https://blog.langchain.dev/langchain-expression-language/" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-5">[↑](https://systems-analysis.info/wiki/LangChain#cite_ref-5) LangChain Blog. «Introducing LangServe, the Best Way to Deploy Your LangChains», 12 октябрь 2023 г. <a href="https://blog.langchain.dev/introducing-langserve/" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>