LangChain 1.0 架构总览

LangChain 1.0 采用了分层架构设计，将功能拆分为多个独立的包，以提高稳定性和可维护性。主要包含以下核心包：

包名	定位	稳定性
langchain-core	基础抽象与接口	⭐⭐⭐ 最稳定
langchain	高层认知架构（Agent、链）	⭐⭐⭐ 稳定
langchain-community	第三方社区集成	⭐⭐ 较稳定
langchain-[partner]	官方合作伙伴包（如openai）	⭐⭐⭐ 稳定
langchain-experimental	实验性功能	⭐ 不稳定
langgraph	有状态应用/记忆管理	⭐⭐⭐ 稳定
langchain-classic	遗留功能（1.0后）	⭐ 已弃用

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1. langchain-core —— 核心抽象层

这是最基础的包，包含所有基础接口和抽象类，被其他所有包依赖。它保持极度轻量，无第三方依赖。

主要组件：

类别	常见类/接口	说明
Messages	BaseMessage, HumanMessage, AIMessage, SystemMessage, ToolMessage	消息类型抽象
Chat Models	BaseChatModel, SimpleChatModel	聊天模型基类
LLMs	BaseLLM	文本模型基类（已逐渐废弃）
Embeddings	Embeddings	嵌入模型接口
Vector Stores	VectorStore	向量存储接口
Retrievers	BaseRetriever	检索器接口
Tools	BaseTool, tool (装饰器)	工具定义
Prompts	BasePromptTemplate, ChatPromptTemplate, PromptTemplate	提示模板
Output Parsers	BaseOutputParser, StrOutputParser, JsonOutputParser	输出解析
Runnables	Runnable, RunnableSequence, RunnableParallel, RunnablePassthrough	LCEL核心
Callbacks	BaseCallbackHandler, AsyncCallbackHandler	回调系统
Documents	Document, BaseDocumentTransformer	文档抽象
Loaders	BaseLoader	文档加载器接口

from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

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2. langchain —— 主包（精简版）

在 LangChain 1.0 中，langchain 包被大幅精简，专注于Agent 构建的核心功能。

1.0 版本主要包含：

类别	常见类/函数	说明
Agent 构建	create_react_agent, create_tool_calling_agent	创建智能体
模型初始化	init_chat_model, init_embeddings	统一模型初始化
Messages	AIMessage, HumanMessage 等（从core重导出）	便捷导入
Tools	tool 装饰器（从core重导出）	便捷导入

from langchain import create_react_agent
from langchain.chat_models import init_chat_model
from langchain.tools import tool

⚠️ 重要变化：1.0 移除的内容

在 LangChain 1.0 中，以下内容已被移除或迁移：

• ❌ Memory 模块 → 迁移到 langgraph（见下文）
• ❌ Legacy Chains（如 LLMChain, ConversationChain）→ 迁移到 langchain-classic
• ❌ Retrievers（如 MultiQueryRetriever）→ 迁移到 langchain-classic
• ❌ 索引 API → 迁移到 langchain-classic

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3. langchain-community —— 社区集成

包含长尾第三方集成，由社区维护。依赖可选，保持轻量。

主要组件：

类别	常见类	说明
Chat Models	ChatOpenAI (旧版), ChatAnthropic (旧版), ChatOllama	各种模型实现（逐渐被独立包替代）
Vector Stores	Chroma, FAISS, Pinecone, Weaviate, Milvus	向量数据库集成
Document Loaders	PyPDFLoader, CSVLoader, UnstructuredFileLoader, WebBaseLoader	文档加载器
Tools	WikipediaQueryRun, GoogleSearchResults, DuckDuckGoSearchRun	第三方工具
Retrievers	BM25Retriever, TFIDFRetriever	传统检索器
Embeddings	OpenAIEmbeddings (旧版), HuggingFaceEmbeddings	嵌入模型实现
Chat History	ChatMessageHistory, FileChatMessageHistory	消息历史存储（非Memory）

from langchain_community.vectorstores import Chroma, FAISS
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun

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4. 官方合作伙伴包 (langchain-[partner])

主流集成已拆分为独立包，便于版本管理和维护：

包名	主要类	说明
langchain-openai	ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings, AzureChatOpenAI	OpenAI 官方集成
langchain-anthropic	ChatAnthropic	Anthropic Claude
langchain-google-genai	ChatGoogleGenerativeAI	Google Gemini
langchain-ollama	ChatOllama, OllamaEmbeddings	本地 Ollama
langchain-mistralai	ChatMistralAI	Mistral AI
langchain-cohere	ChatCohere, CohereEmbeddings	Cohere
langchain-fireworks	ChatFireworks	Fireworks AI
langchain-aws	ChatBedrock	AWS Bedrock

from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
from langchain_anthropic import ChatAnthropic

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5. langgraph —— 状态管理与记忆（关键变化！）

这是 LangChain 1.0 架构中最大的变化。Memory 功能已从 langchain 完全迁移到 langgraph。

核心概念：

概念	说明	对应旧版
State	图的状态管理（替代 Memory）	ConversationBufferMemory
Checkpointer	状态持久化	无直接对应
Graph	工作流图构建	Chain

主要类：

类别	常见类	说明
StateGraph	StateGraph, MessagesState	图构建与状态定义
Checkpointers	InMemorySaver, PostgresSaver, RedisSaver	状态持久化（记忆存储）
Nodes	ToolNode, END, START	图节点
Prebuilt	create_react_agent	预置Agent（推荐方式）

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver  # 短期记忆
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# 创建带记忆的Agent
memory = InMemorySaver()
agent = create_react_agent(model, tools, checkpointer=memory)

Memory 迁移对照表：

旧版 (LangChain 0.x)	新版 (LangChain 1.x + LangGraph)
ConversationBufferMemory	InMemorySaver + MessagesState
ConversationSummaryMemory	自定义 State + 总结节点
ConversationKGMemory	自定义 State + 知识图谱节点
VectorStoreRetrieverMemory	State + 向量检索节点

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6. langchain-experimental —— 实验性功能

包含前沿、不稳定的功能，不推荐用于生产环境。

类别	常见类	说明
智能体	AutoGPT, BabyAGI	实验性智能体
链	PALChain, LLMMathChain	实验性链
工具	PythonREPLTool 的实验版本	实验性工具

from langchain_experimental.agents import create_pandas_dataframe_agent

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7. langchain-classic —— 遗留功能（1.0后新增）

LangChain 1.0 将旧版功能迁移到此包，以便主包保持精简。

旧模块	新导入路径	说明
langchain.chains	langchain_classic.chains	旧版 Chain（LLMChain等）
langchain.memory	langchain_classic.memory	旧版 Memory（BufferMemory等）
langchain.retrievers	langchain_classic.retrievers	旧版 Retrievers
langchain.hub	langchain_classic.hub	Prompt Hub

# 如需使用旧版 Memory（不推荐）
from langchain_classic.memory import ConversationBufferMemory

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快速参考：组件所在包速查

你想用的功能	应该安装的包	常见导入路径
基础消息类型	langchain-core	langchain_core.messages
提示模板	langchain-core	langchain_core.prompts
LCEL/Runnable	langchain-core	langchain_core.runnables
创建现代 Agent	langchain + langgraph	langchain.agents, langgraph.prebuilt
记忆/状态管理	langgraph	langgraph.checkpoint
OpenAI 模型	langchain-openai	langchain_openai
向量存储 (Chroma/FAISS)	langchain-community	langchain_community.vectorstores
文档加载器	langchain-community	langchain_community.document_loaders
旧版 Chain/Memory	langchain-classic	langchain_classic.*
实验性功能	langchain-experimental	langchain_experimental.*

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总结：1.0 架构设计理念

1. 核心稳定：langchain-core 提供稳定抽象，版本严格遵循语义化
2. 按需安装：只安装需要的集成包，避免依赖臃肿
3. 状态分离：记忆/状态管理明确归属 langgraph，langchain 保持无状态
4. 生态清晰：官方包 vs 社区包 vs 实验包职责分明

建议新项目直接使用 LangGraph 的状态管理机制，而非使用 langchain-classic 中的旧版 Memory，以获得更好的可控性和扩展性。