LangChain 维护了多个开源包来帮助您构建智能体。每个包在智能体开发栈中都扮演着不同的角色。理解 智能体框架、智能体运行时 和 智能体适配器 之间的区别，有助于您为您的需求选择合适的工具。
| 运行时 | 框架 | 适配器 |
|---|
| 价值增值 | | | |
| 何时使用 | | | |
| 选项 | | - LangChain
- Vercel’s AI SDK
- CrewAI
- OpenAI Agents SDK
- Google ADK
- LlamaIndex
| - Deep Agents SDK
- Claude Agent SDK
- Manus
|
智能体框架（如 LangChain）
智能体框架提供抽象，使使用 LLM 构建时更容易上手。
LangChain 是一个智能体框架，提供结构化内容块、智能体循环和中间件等抽象。
LangChain 的抽象设计易于上手，同时仍为高级用例提供了所需的灵活性。
虽然 LangChain 是基于 LangGraph 构建的，但您不需要了解 LangGraph 就能使用 LangChain。
其他智能体框架的例子包括 Vercel’s AI SDK、CrewAI、OpenAI Agents SDK、Google ADK、LlamaIndex 和更多。
何时使用 LangChain
当您需要：
- 快速构建智能体和自主应用程序。
- 需要模型、工具和智能体循环的标准抽象。
- 想要一个易于使用但仍提供灵活性的框架。
- 正在构建没有复杂编排需求的标准智能体应用程序时，使用 LangChain。
智能体运行时（如 LangGraph）
智能体运行时提供在生产环境中运行智能体的工具。
支持的工具有：
- 持久执行：智能体在失败时保持持久化，可以长时间运行，并在中断处恢复。
- 流式输出：支持流式工作流和响应。
- 人机交互：通过检查和修改智能体状态来整合人工监督。
- 持久化：线程级和跨线程的状态管理持久化。
- 低级控制：直接控制智能体编排，无需高级抽象。
LangGraph 是一个低级编排框架和运行时，用于构建、管理和部署长时间运行、有状态的智能体。
智能体框架通常更高级，运行在智能体运行时上。
例如，LangChain 1.0 是基于 LangGraph 构建的。
其他智能体运行时的例子包括 Temporal、Inngest 和其他持久执行引擎。
何时使用 LangGraph
当您需要：
- 对智能体编排进行细粒度、低级控制。
- 需要长时间运行、有状态的智能体的持久执行。
- 正在构建结合确定性步骤和智能体步骤的复杂工作流。
- 需要用于智能体部署的生产就绪基础设施时，使用 LangGraph。
智能体适配器（如 Deep Agents SDK）
智能体适配器是带有内置工具和能力的意见性、全功能框架，用于构建复杂的、长时间运行的智能体。
支持的工具有：
- 规划能力：使用待办事项列表跟踪多个任务。
- 任务委派：通过子智能体委派工作并保持上下文清晰。
- 文件系统：对不同可插拔存储后端上的文件进行读写访问。
- Token 管理：对话历史摘要和大型工具结果淘汰。
Deep Agents SDK 基于 LangGraph 并增加了规划能力、用于上下文管理的文件系统、生成子智能体的能力等。
Deep Agents 专为需要规划和分解的复杂、多步骤任务而设计。
示例任务包括与搜索结果、脚本和其他状态中的工件协作。
其他智能体适配器的例子包括 Claude Agent SDK、Manus 和其他编码 CLI。
何时使用 Deep Agents
当您需要：
- 构建长时间运行的智能体。
- 构建需要处理复杂、多步骤任务的智能体。
- 想要使用预定义工具，如文件系统操作、bash 执行和自动上下文工程。
- 想要使用预定义提示词和子智能体时，使用 Deep Agents。
从 Managed Deep Agents 开始，在生产环境中运行该适配器而无需管理基础设施。或者，为了在使用相同的 Deep Agents 适配器时获得最大灵活性，使用 Deep Agents SDK 自行托管智能体，或运行自定义 LangSmith Deployment。
功能比较
虽然您可以使用 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents 完成类似任务，但您集成它们的级别不同：
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官方原文：src/oss/concepts/products.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。
Last modified on November 3, 2026