retrieval-agent-template
官方 RAG 智能体骨架，改改就能跑
retrieval-agent-template 是 LangChain 官方提供的基于 LangGraph 的检索智能体模板项目，用 Python 编写。它解决的是开发者从零搭建 RAG（检索增强生成）智能体时重复造轮子的问题：把检索工具调用、多轮推理、状态管理等常见模式固化成可运行、可修改的骨架。核心能力包括：基于 LangGraph 的状态图编排，让智能体自主决定何时检索、何时直接回答；内置检索工具接入方式，便于对接向量库或搜索引擎；提供清晰的节点与边结构，方便替换模型、提示词和检索器。项目定位是模板而非成品框架，适合作为起点快速改造为自己的问答、客服或知识库助手，降低 LangGraph 上手门槛。
开源
free
开发框架
GitHub 星标
★ 173
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类开发框架
开发团队langchain-ai
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费，需自行部署
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型langgraph,langgraph-python,langgraph-template
GitHub 星标★ 173
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-08-21 00:00:00
最近更新2026-09-17 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-12
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- LangChain 官方出品，与 LangGraph 生态无缝衔接，示例代码可直接运行
- 结构清晰，检索节点、模型节点、条件边分层明确，便于按需替换组件
- 内置智能体自主决定是否检索的循环逻辑，比固定 RAG 流程更灵活
不足之处
- 星标仅 172，属于早期项目，社区案例和第三方扩展较少
- 作为模板抽象程度有限，复杂生产需求仍需大量自行改造
适用场景
- 快速搭建企业内部知识库问答机器人原型
- 学习 LangGraph 状态图与智能体编排的入门示例
- 为客服、文档助手等场景定制检索增强对话流程
替代项目
langgraph、llama_index、haystack
项目介绍
下一篇：react-agent-js
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