LangChain 通过提供模块化组件和清晰的模式，将它们组装成目标驱动的工作流程，使开发人员能够构建自定义代理。 LangChain 的核心是将代理构建为使用语言模型 (LLM) 来决定行动、与外部工具交互和处理数据的系统。 开发人员通过选择工具（如 API 或数据库）、设计决策逻辑以及配置代理如何维护上下文来定义代理的功能。 例如，您可以创建一个天气代理，该代理使用搜索 API 获取天气预报，使用 LLM 处理数据，并使用预定义的模板格式化响应。 这种模块化方法让您可以专注于特定任务，而无需重建基础逻辑。
该框架通过预构建的组件和可扩展的接口提供灵活性。 开发人员可以将现有工具（例如 Python REPL、Web 搜索 API）与自定义代码相结合，LangChain 负责 LLM 和这些资源之间的协调。 例如，您可以构建一个研究代理，该代理首先查询向量数据库以查找相关文档，然后使用 GPT-4 总结发现，最后根据事实核查 API 验证声明。 代理的决策循环（根据 LLM 的输出确定接下来使用哪个工具）通过标准化的类（如 AgentExecutor）进行管理，从而减少了样板代码。 您还可以自定义内存管理，例如让代理保留对话历史记录或在特定触发器后重置上下文。
对于高级用例，LangChain 允许通过子类化和回调系统进行深度定制。 通过扩展基类（如 BaseAgent），开发人员可以覆盖控制决策逻辑、错误处理或工具选择的方法。 例如，您可以创建一个严格根据架构验证 API 响应后再继续的代理，或者将复杂的数学问题路由到计算器工具而不是依赖 LLM 固有能力的代理。 该框架的工具装饰器 (@tool) 简化了将函数包装为可重用组件的过程，从而实现了诸如客户服务代理从内部 API 检查订单状态之类的场景。 这种结构和适应性的平衡使 LangChain 适用于原型设计和生产级系统。