awesome-LangGraph

一站式索引 LangGraph 生态,快速找到多智能体应用模板与最佳实践

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 298 🐛 待处理 47 👀 关注 19
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2040
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,完全免费,无付费版本。

项目预览

awesome-LangGraph 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队vonzosten
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议CC0-1.0
主要语言JavaScript
技术栈/模型ai,awesome,awesome-list,langchain,langgraph,llm,llm-agents
GitHub 星标★ 2040
上线时间2024-11-02 00:00:00
代码更新2026-10-15
仓库体积336 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

awesome-LangGraph 是一个精选资源索引,汇总了 LangChain 和 LangGraph 生态中的概念、项目、工具、模板和指南,旨在帮助开发者快速上手构建基于大语言模型的多智能体应用。它解决了生态信息分散、入门门槛高的问题,通过分类整理,让用户能高效找到所需的学习资料和可复用的代码模板。核心能力包括:系统梳理 LangGraph 的核心概念(如状态图、节点、边)、汇集官方与社区的最佳实践、提供从简单链到复杂多智能体系统的示例代码,并持续更新以跟踪生态最新进展。对于希望利用 LangGraph 构建可靠、可控的 LLM 应用的开发者来说,这是一个重要的导航工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2040

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • Git(用于克隆该资源仓库)
  • Python 环境(如需安装 README 库表中列出的 Python 包)
  • Node.js/npm 环境(如需安装 TypeScript 版包)
  • 可访问 GitHub 与 docs.langchain.com 的网络

安装与启动步骤

  1. 1克隆资源仓库

    从 GitHub 拉取 awesome-LangGraph 仓库到本地,这是一个内容为 Markdown 的索引仓库,不需要编译或运行服务。

    git clone https://github.com/vonzosten/awesome-LangGraph.git
  2. 2浏览目录索引

    用编辑器打开 README.md,按 Table of Contents 与各折叠分组定位 Building、Observing、Evaluating、Deploying 相关内容。

    cd awesome-LangGraph
  3. 3安装 Python 包

    README 库表中 Python 列给出的核心包为 langchain 与 langchain-core,按需安装后再查阅表中其他包。

    pip install langchain langchain-core
  4. 4安装 TS 包

    若使用 JavaScript/TypeScript,README 对应列给出 langchain 与 @langchain/core,用 npm 安装即可。

    npm install langchain @langchain/core
  5. 5查阅官方文档

    README 指向 docs.langchain.com 的统一文档,Python 与 JavaScript 各有 Overview 入口,旧域名链接会自动重定向。

如何确认成功

仓库克隆成功且能打开 README.md 找到目录;执行 python -c "import langchain" 无报错即库安装成功。

常见问题

Q:这个项目需要安装或部署吗?

A:不需要。它本身是 LangChain/LangGraph 生态的资源索引,只有一份 README 内容;安装的是其中列出的库,而不是这个仓库本身。

Q:README 里的包支持 JavaScript 吗?

A:支持。库表同时给出 Python 与 TypeScript 两列,例如 langchain 对应 langchain,LangChain Core 对应 @langchain/core。

Q:官方文档入口在哪里?

A:当前统一文档在 docs.langchain.com,Python 与 JavaScript 均有 Overview 页面;python.langchain.com 和 js.langchain.com 等旧链接会重定向过去。

Q:如何让 AI 工具读取最新文档?

A:README 说明 docs.langchain.com 提供了统一的 llms.txt 入口,供 LLM 与 IDE 程序化获取 LangChain、LangGraph、LangSmith 及 API 参考文档。

注意事项

  • 本仓库是资源索引而非可运行项目,README 未给出安装、端口或配置文件说明,上述安装步骤仅依据库表中列出的包名推断。
  • README 持续更新以跟踪生态进展,建议定期执行 git pull 获取最新条目。
  • 仓库欢迎贡献,提交条目前请先阅读 CONTRIBUTING.md。
  • 版本号、依赖要求与运行环境以各官方包自身的文档为准。

核心亮点

  • 分类清晰,覆盖概念、项目、工具、模板,查找效率高
  • 收录大量真实可运行的示例,能直接参考或二次开发
  • 紧跟 LangChain/LangGraph 官方更新,资源时效性好

不足之处

  • 内容以索引为主,缺乏深度技术讲解,新手仍需配合官方文档
  • 项目依赖外部生态,部分链接可能随生态演进失效

适用场景

  • 快速了解 LangGraph 能做什么,寻找入门学习路径
  • 开发多智能体应用时,查找现成的模板和工具库
  • 跟踪 LangChain 生态最新动态,发现社区优秀实践

替代项目

awesome-langchain、LangGraph 官方文档、LangChain 官方教程

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