大規模言語モデルとツールを組み合わせてAIエージェントとアプリケーションを構築するフレームワークです。
中辛 の解説
LangChainはLLMとツールを接続してAIエージェントを構築するPythonフレームワークです。ユーザーはinizialization で異なるモデルプロバイダー（openai:gpt-4など）を指定し、.invoke()メソッドでテキスト処理タスクを実行できます。モジュール設計により、チャットモデル・埋め込み・ベクトルストア・リトリーバー・ツールなどを組み合わせて、データソース接続やモデル切り替えが容易です。高度なエージェント制御にはLangGraph、より高レベルの使用パターンにはDeep Agentsを提供しており、デバッグ・監視・展開はLangSmithと連携します。uvコマンドまたはpipでインストール後、すぐにクイックスタートコードで実行できます。
こんなリポジトリです
こんなときに便利です
- 開発チームがOpenAI、Anthropic、Geminiなど複数のモデルプロバイダーを試しながら、アプリケーションに最適なモデルを選定する。
- 企業システムのデータベースやAPIを外部ツールとして登録し、LLMが社内データを参照しながら自動応答を生成する検索・回答システムを構築する。
- 複数ステップのタスク（計画立案、サブエージェント実行、ファイル操作など）を組み合わせて、複雑な業務プロセスを自動化するエージェントを開発する。
主な機能
ほかとの違い
業界標準のモデル進化に対応しながら既存実装を保護する抽象化層設計により、長期的な技術選択の自由度を確保できます。
食べた人たち
実際に使ってみた人の記録です — 一言も完走の記録も、確認のうえで公開しています。
このリポジトリの作り方
はじめてですか？ むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。
準備するもの
- Python環境
- OpenAI APIキー（openaiモデル使用時）
すぐに始める
- uvまたはpipでLangChainをインストールします。
uv add langchain
- Pythonスクリプトでチャットモデルを初期化してテキストを処理します。
from langchain.chat_models import init_chat_model
model = init_chat_model("openai:gpt-4")
result = model.invoke("Hello, world!")
print(result)
ギット飯トライで味見
入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。
ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。
npx gitbap-try langchain-ai/langchain
Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは？ →
スター推移 · 7日
確認日時
使いやすさ · まねしやすいか
- ゆるいライセンス
- テストあり
- サンプル集
- 最近の更新
- AGENTS.md
- llms.txt
- テンプレート
最近の更新あり · 2022 年に作成
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自分のリポジトリですか？ README にギット飯バッジを貼る
[](https://www.gitbap.com/r/langchain-ai/langchain)Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方
ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。
Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。
https://www.gitbap.com/api/mcpプラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI が README をもとに要約しました · 原文を見る