langchain-v1-toolkit

LangChain v1：把 LLM、prompt、tool、retriever、parser 暴露为 Runnable，用 `|` 操作符（LCEL）组合成统一 invoke / stream / batch 接口的链。 LangChain v1: exposes LLMs, prompts, tools, retrievers, and parsers as Runnables composed via the `|` operator (LCEL) into chains with uniform invoke / stream / batch semantics. create_agent returns a LangGraph CompiledStateGraph.

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这个 skill 适合什么用户？能做哪些任务？

概览

LangChain 是构建 LLM 应用的事实标准 Python 框架（github.com/langchain-ai/langchain）。v1 包（v1.2.15）有意保持精简：核心是 agents.create_agent（返回 LangGraph CompiledStateGraph）、chat_models.init_chat_model 工厂、message types 重导出和 tools/embeddings shim。

历史 Chain / LLMChain / Memory / AgentExecutor 接口已迁到 `langchain-clas...

Doramagic 晶体页: https://doramagic.ai/zh/crystal/langchain-v1-toolkit

知识规模

  • 51 条约束 (1 fatal + 50 non-fatal)
  • 上游源码: langchain-ai/langchain @ commit 87ba30f0
  • 蓝图 ID: finance-bp-132

用法

Host AI（Claude Code / Cursor / OpenClaw）读 references/seed.yaml，按其中的：

  • intent_router 匹配用户意图
  • architecture 理解项目架构
  • constraints 应用 anti-pattern 约束
  • business_decisions 参考核心设计决策

FAQ 摘要

这个 skill 适合什么用户？能做哪些任务？

适合用 LangChain 构建 LLM 应用的工程师：tool-calling agent、结构化输出、RAG pipeline、流式输出、模型 fallback、PII 脱敏等。v1 后 agent 走 LangGraph 路径，旧 AgentExecutor 仍可用但建议迁移。访问 doramagic.ai/r/langchain 查看完整用例。

需要准备什么环境？依赖什么？

Python（具体版本见 langchain_v1/pyproject.toml），pip install langchain 自动带 LangGraph 作为硬运行时依赖。每个 provider 需单独安装 partner 包（如 langchain-openai、langchain-anthropic）。

会踩哪些坑？这个 skill 怎么防护？

本 skill 内置 51 条约束。典型踩坑：(1) BaseMemory 与所有 Conversation*Memory 已 @deprecated，BaseMemory 已从 langchain_core 删除；

完整文档: 见 references/seed.yaml (v6.1 schema). 浏览页: https://doramagic.ai/zh/crystal/langchain-v1-toolkit

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