LangChain 通过将长时间运行的工作流分解为可管理的步骤，在交互之间保持状态，并利用异步处理来处理它们。 在其核心，LangChain 使用链——可以包括语言模型调用、数据处理或外部 API 集成的操作序列。 对于跨多个步骤或需要随时间推移的用户输入的工作流，LangChain 的记忆组件会保留步骤之间的上下文。 这允许系统跟踪进度、存储中间结果以及在暂停或失败后恢复工作流。 例如，客户支持票证分析工作流可能会提取数据、验证数据并生成响应——每个步骤由单独的链处理，记忆在票证通过管道时保留票证的状态。
为了确保可靠性，LangChain 支持持久化和检查点。 开发人员可以序列化工作流的状态（如用户输入、中间结果或链配置），并将其存储在数据库或缓存中。 这样可以在中断后（例如，服务器重启后）恢复工作流。 例如，处理大型文件的文档摘要任务可以在每个部分之后保存进度，从而减少过程中失败时的冗余工作。 LangChain 与 Redis 或 SQL 数据库等工具的集成简化了状态的存储和检索。 此外，异步执行允许耗时的任务（例如，API 调用）在后台运行，而不会阻塞整个工作流，从而提高了批处理数据等任务的效率。
LangChain 在代理和工具方面的灵活性进一步支持了长时间运行的工作流。 代理可以根据当前状态动态决定使用哪些工具（例如，API、数据库），从而实现自适应工作流。 例如，电子商务订单履行代理可以首先通过 API 检查库存，然后触发发货请求，最后更新 CRM——所有这些都在自动记录错误或重试失败步骤的同时进行。 开发人员还可以实施超时、重试和回退机制来处理外部服务故障。 通过结合这些功能，LangChain 为构建需要在多个步骤、外部系统和扩展时间范围内进行协调的工作流提供了一个结构化但适应性强的框架。