LangChain 通过将多步骤推理任务分解为更小、更易于管理的步骤，并通过链、代理和记忆组件协调这些步骤来处理这些任务。链允许开发者定义操作序列，其中一个步骤的输出成为下一个步骤的输入。代理通过动态选择使用哪些工具（例如，API、数据库）来扩展这一点，选择依据是任务的上下文。例如，一条链可能首先从用户查询中提取关键数据，然后使用代理来决定是搜索数据库还是调用外部 API 以获取更多信息。这种模块化方法确保了在处理需要条件逻辑或多个数据源的任务时的灵活性。
LangChain 中的代理使用预定义的逻辑和语言模型 (LLM) 指导的组合来确定操作顺序。 例如，如果用户问“东京的人口是多少，与纽约相比如何？”，代理可能会首先调用一个工具来获取东京的人口，然后调用另一个工具来检索纽约的数据，最后使用一个计算工具来计算差值。 如果某个步骤失败，代理可以循环或回溯——例如重试 API 调用或重新制定查询。 开发者可以通过定义工具（例如，Python 函数或外部服务）和指定决策规则来自定义这些代理。 这允许系统适应需要迭代问题解决的任务，例如调试代码或分析分层数据集。
LangChain 中的记忆组件保留步骤之间的上下文，这对于多轮交互至关重要。 例如，在客户支持聊天机器人中，记忆可能会在初始查询后存储用户的订单 ID，然后在后续步骤中重用它来检查运输状态或推荐相关产品。 开发者可以使用简单的键值存储或更复杂的结构（如对话缓冲区）来实现记忆。 结合链和代理，这使得以后的步骤依赖于较早结果的工作流成为可能，例如通过首先将文档拆分为多个部分、分析每个部分，然后聚合见解来总结文档。 通过模块化这些组件，LangChain 简化了构建需要结构化、上下文感知推理的系统，而无需将开发者锁定到僵化的管道中。