LangChain
O que é LangChain, como funciona o framework para construir aplicações com LLMs e como se compara a alternativas. Guia completo.
LangChain
LangChain é um framework open-source em Python e JavaScript para construir aplicações baseadas em modelos de linguagem (LLMs). Ele fornece componentes modulares que simplificam tarefas comuns como encadeamento de prompts, integração com fontes de dados, gerenciamento de memória e criação de agentes de IA.
Criado por Harrison Chase em 2022, o LangChain se tornou uma das ferramentas mais populares no ecossistema de IA, com milhares de integrações e uma comunidade ativa.
O LangChain organiza-se em componentes que podem ser combinados:
[LangChain]
├── Models — interface para LLMs (OpenAI, Anthropic, etc.)
├── Prompts — templates e gerenciamento de prompts
├── Chains — encadeamento de chamadas
├── Memory — persistência de contexto
├── Agents — tomada de decisão autônoma
├── Retrievers — busca em documentos (RAG)
└── Tools — integração com APIs e serviços
- Models — abstração que permite trocar de provedor de LLM sem mudar código
- Chains — sequências de operações encadeadas (prompt → LLM → parser → ação)
- Agents — sistemas que decidem dinamicamente quais ferramentas usar
- Retrievers — componentes de busca para implementar RAG
- Memory — gerenciamento de histórico de conversas
Um caso de uso comum com LangChain: criar um assistente que responde perguntas sobre documentos internos da empresa.
from langchain.chat_models import ChatAnthropic
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# Configura banco vetorial com documentos da empresa
vectorstore = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())
# Cria chain de perguntas e respostas com RAG
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-20250514"),
retriever=vectorstore.as_retriever(),
chain_type="stuff"
)
# Faz pergunta
resposta = qa_chain.run("Qual a política de férias da empresa?")
No contexto do OpenClaw, o LangChain pode ser utilizado para construir Skills avançadas que combinam múltiplas fontes de dados e ações em fluxos complexos de automação.
O projeto expandiu-se em vários componentes:
| Componente | Função |
|---|---|
| LangChain | Framework principal |
| LangSmith | Observabilidade e debugging |
| LangServe | Deploy de chains como APIs |
| LangGraph | Orquestração de agentes com grafos |
Vantagens:
- Abstração poderosa sobre múltiplos provedores de LLM
- Grande ecossistema de integrações (700+)
- Comunidade ativa e documentação extensa
- Facilita prototipagem rápida
Limitações:
- Camadas de abstração podem dificultar debugging
- Mudanças frequentes na API entre versões
- Overhead de desempenho em aplicações simples
- Curva de aprendizado para funcionalidades avançadas
| Framework | Foco Principal |
|---|---|
| LangChain | Framework completo e generalista |
| LlamaIndex | Especializado em RAG e indexação |
| CrewAI | Orquestração multi-agente |
| AutoGen | Conversas entre agentes |
LangChain democratizou o desenvolvimento de aplicações com IA. Antes, integrar um LLM com ferramentas externas exigia engenharia complexa. Com LangChain, desenvolvedores podem construir assistentes inteligentes, sistemas de RAG e agentes autônomos em poucas linhas de código.
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