LangChain：LLMアプリとエージェントを、部品をつないで組み立てるためのフレームワーク

用途

• AIエージェント構築
• RAG・ナレッジ検索

何ができるか

モデル呼び出し、ツール、検索、メモリなどを共通のインターフェースでつなぎ、LLMアプリやエージェントを組み立てるPythonフレームワーク。LangGraph（状態を持つワークフロー）、LangSmith（観測・評価）など周辺製品と連携しやすい。JavaScript版もある。

向いている用途

• 社内向けAIエージェントやRAGの試作〜本番
• 複数モデル・ツールを差し替え可能な設計

実際の使われ方（活用事例）

※ 事例の数値は、出典元（提供元の導入事例や利用者の記事）による発表・報告です。当サイトでの検証はしていません。

導入の手軽さ

●●●○○ ふつう — pip で入れればすぐ試せる。本番ではLangGraphや観測（LangSmith）の設計が必要になることが多い。

pip install langchain

※ 代表的な導入コマンドの例です。最新の手順は公式ドキュメントを確認してください。

ライセンス

MIT License（SPDX: MIT）。利用・改変・再配布が自由（著作権表示とライセンス文の同梱が必要）。

ライセンスの説明は要点のみです。利用前にリポジトリのLICENSEファイル原文を確認してください。

リポジトリ情報