垦荒学园
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      • 安装与环境

      环境要求

      • Python 3.10+（推荐 3.11 / 3.12）
      • pip 或 uv / poetry
      • 至少一个 LLM Provider 的 API Key

      创建虚拟环境

      python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate

      安装核心包

      LangChain 1.0 将核心与集成拆包，最小 Agent 示例通常需要：

      pip install -U langchain langgraph langchain-openai

      按需添加其他 Provider：

      pip install langchain-anthropic   # Anthropic
pip install langchain-google-genai # Google Gemini
pip install langchain-community   # 社区集成（部分 Loader、VectorStore）

      验证：

      python -c "import langchain; import langgraph; print('ok')"

      API Key 配置

      方式 1：环境变量（推荐）

      # OpenAI
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

# Anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

      Windows PowerShell：

      $env:OPENAI_API_KEY = "sk-..."

      方式 2：.env 文件

      pip install python-dotenv

      .env：

      OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

      代码中：

      from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

      安全： 勿将 .env 提交 Git；加入 .gitignore。

      模型标识符

      1.0 推荐使用 provider:model 字符串，无需先实例化模型类：

      "openai:gpt-4.1"
"anthropic:claude-sonnet-4-6"
"google_genai:gemini-2.0-flash"

      也可传入已初始化的模型实例（见 模型与消息）。

      可选：LangSmith

      生产调试与评估建议配置 LangSmith：

      export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY="lsv2_..."
export LANGCHAIN_PROJECT="my-project"

      设置后，create_agent 的调用会自动上报 Trace（见 生产与 LangSmith）。

      项目结构建议

      my-langchain-app/
├── .env
├── .gitignore
├── pyproject.toml   # 或 requirements.txt
├── src/
│   ├── agents/
│   ├── tools/
│   └── rag/
└── tests/

      常见问题

      ModuleNotFoundError: langchain.agents？
      确保 pip install -U langchain 版本 ≥ 1.0。

      OpenAI 连接超时？
      检查网络、代理；国内可换 Anthropic / 本地 Ollama（pip install langchain-ollama）。

      依赖冲突？
      在新 venv 中安装；用 pip install langchain langgraph 让 pip 解析版本。

      下一步