通过可组合的组件架构，灵活调用语言模型、数据库和工具链，显著提升开发效率。
无缝支持OpenAI、Hugging Face等主流模型，提供即插即用的多模态AI能力扩展。
独创的LCEL表达式语言，实现模型调用链的声明式编排，灵活应对复杂业务场景。
深度整合关系型数据库、API接口及文件系统，构建动态智能化的数据交互管道。
内置对话状态跟踪机制，支持多轮交互的上下文关联，打造拟人化服务体验。
覆盖Python/JS开发栈，提供LangSmith调试平台和LangServe部署方案，加速应用落地。
2022年
LangChain由Harrison Chase与Ankush Gola于美国旧金山创立，作为开源框架首次亮相，旨在简化大型语言模型（LLM）应用的开发流程。其初期版本通过模块化设计，将提示管理、链式调用和外部数据集成等核心功能抽象化，迅速吸引了开发者社区的关注。同年10月，项目在GitHub发布后，凭借“快速构建LLM驱动应用”的核心理念，成为AI领域的一颗新星。
2023年
LangChain迎来爆发式增长，GitHub星标数突破38,000，成为年度增速最快的开源项目之一。其模块化组件如文档加载器、向量数据库集成和Agent架构，大幅降低了RAG、智能问答等复杂场景的开发门槛。社区涌现大量实战案例，涵盖聊天机器人、自动化测试工具等领域。同年，LangChain推出LangSmith开发者平台，提供可视化日志、Prompt调试和版本控制功能，进一步巩固其在LLM应用开发生态中的核心地位。
2024年
LangChain完成由红杉资本领投的3500万元融资，并发布LangServe工具，支持将应用链部署为REST API，加速企业级解决方案落地。尽管面临部分开发者对抽象层复杂性的质疑，团队通过强化核心库langchain-core的灵活性，并深化与微软Azure等云平台的合作，推动框架在金融、咨询等行业的规模化应用。日本市场成为新增长点，软银等企业通过LangChain实现AI代理与本地化业务系统的深度整合。
2025年及未来
LangChain持续优化多模态支持与分布式计算能力，推出langgraph库以构建状态化多智能体系统。其愿景是成为全球AI应用开发的通用语言，通过降低技术门槛助力企业智能化转型。随着生成式AI向垂直领域渗透，LangChain正携手合作伙伴探索医疗诊断、工业自动化等前沿场景，持续践行“让每个人都能驾驭LLM潜力”的使命。