Что такое LangChain?
LangChain — open-source фреймворк для разработки приложений на основе языковых моделей. Основная идея — цепочки (Chains): линейные или разветвлённые конвейеры компонентов, где выход одного является входом для другого.
Модули LangChain
- Models — интерфейс к LLM (ChatOpenAI, ChatAnthropic, ChatOllama)
- Prompts — шаблоны промптов (ChatPromptTemplate, FewShotPromptTemplate)
- Chains (LCEL) — конвейеры компонентов с оператором
| - Agents — динамическое принятие решений (ReAct, Tool-calling)
- Memory — хранение истории (Buffer, Summary, Vector Memory)
- Retrievers — поиск по векторным БД
- Tools — внешние API и функции
Что такое LangGraph?
LangGraph — надстройка над LangChain для создания stateful многоагентных систем на основе графов состояний. Приложение описывается как конечный автомат (state machine) с явным управлением состоянием, ветвлением, циклами и человеческим контролем.
LangChain — для линейных цепочек и простых агентов. LangGraph — для циклических графов, мульти-агентов, self-correction и Human-in-the-Loop.
Сравнение LangChain и LangGraph
| Критерий | LangChain | LangGraph |
|---|---|---|
| Поток управления | Линейный / DAG | Циклический / условный |
| Управление состоянием | Неявное | Явное (TypedDict) |
| Human-in-the-Loop | Ручная реализация | Встроенный interrupt() |
| Порог входа | Низкий | Средний |
| Скорость прототипа | Быстрая | Медленнее |
Как Flowise объединяет LangChain и LangGraph
В Flowise вы работаете визуально, но под капотом используются LangChain (для Chatflows) и LangGraph (для Agentflows). Вместо написания кода на Python вы перетаскиваете узлы и соединяете их в графическом интерфейсе.
Паттерны LangGraph в Flowise
- Supervisor — центральный агент-менеджер распределяет задачи между рабочими агентами
- Self-Correction Loop — генерация → критика → повторная генерация
- Human-in-the-Loop — Agent → interrupt() → одобрение → продолжение