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# 联合营销

> LangChain 拥有超过 6000 万月下载量，拥有大量开发者正在构建 LLM 应用。我们不仅列出集成，还旨在突出高质量、具有教育意义的应用案例，以激发开发者并推动生态系统发展。

LangChain 拥有超过 6000 万月下载量，拥有大量开发者正在构建 LLM 应用。我们不仅列出集成，还旨在突出高质量、具有教育意义的应用案例，以激发开发者并推动生态系统发展。

> [!NOTE]
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> 虽然我们偶尔会分享集成，但我们优先考虑提供有意义的见解和最佳实践的内容。我们的主要社交渠道是 [Twitter](https://x.com/LangChain) 和 [LinkedIn](https://www.linkedin.com/company/langchain/)，我们在这些渠道上突出展示最佳案例。

### 我们热衷推广的内容

> [accordion] Educational content
>
> 展示教育内容的博客、YouTube 视频和其他媒体。请注意，我们更倾向于内容不是以“如何使用集成 XYZ”为框架，而是以“如何完成 ABC”为框架，因为我们发现这种方式对开发者更具教育意义和帮助。

> [accordion] End-to-end applications
>
> :::python
> End-to-end 应用是开发者寻求构建资源的绝佳来源。我们倾向于突出更复杂/智能体性质的应用，并使用 [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) 作为编排框架。我们对涉及以下任何内容的项目特别感兴趣：
> :::
> :::js
> End-to-end 应用是开发者寻求构建资源的绝佳来源。我们倾向于突出更复杂/智能体性质的应用，并使用 [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraphjs) 作为编排框架。我们对涉及以下任何内容的项目特别感兴趣：
> :::
>
> * 长期记忆系统
> * 人机交互模式
> * 多智能体架构

> [accordion] Research
>
> 我们热爱突出创新研究！无论是基于 LangChain 构建的研究，还是与其集成的研究。

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> 官方原文：[src/oss/contributing/comarketing.mdx](https://github.com/langchain-ai/docs/blob/main/src/oss/contributing/comarketing.mdx) · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。


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