LangGraph

LangGraph是建立在LangChain之上的一个框架，它使得创建和管理智能体（Agent）及其运行时环境变得更加简单。

在LangChain的架构中，智能体是指由语言模型控制的系统，它能够自主决策接下来要执行的操作。而智能体运行时则负责维持这个系统的持续运行，它不断地进行决策、记录执行过程中的观察结果，并维持这样的循环直到智能体完成既定任务。

LangChain通过其特有的表达语言，使得定制智能体变得更加简便。而LangGraph在此基础上，为智能体运行时提供了更加灵活和动态的自定义功能。在LangChain中，传统的智能体运行时是通过AgentEX类实现的，而LangGraph的引入为智能体运行时带来了更多的多样性和适应性。

LangGraph的一个显著特点是为智能体运行时引入了循环机制，这对于智能体的操作至关重要。

在LangGraph中，有两种主要的智能体运行时：

Agent Executor：它与LangChain中的类似，但在LangGraph中需要进行重新构建。 Chat Agent Executor：它以消息列表的形式来处理智能体状态，这使得它非常适合于基于聊天的模型，这些模型通常通过消息来进行功能调用和响应。

通过LangGraph，开发者可以更加高效地构建和定制智能体，以及管理它们的运行时环境，从而实现更加强大和灵活的智能体应用。

LangSmith

LangSmith 是个先进的平台，专为创建生产级别的语言模型应用程序而设计。这个平台赋予了用户强大的能力，可以轻松地对任何基于语言模型的框架进行调试、测试、评估和监控。更值得一提的是，LangSmith 与 LangChain 实现了无缝对接。LangChain 公司，作为 LangChain 框架的主要支持者，也是 LangSmith 的开发者。

虽然 LangSmith 仍处于发展的早期阶段，但其已经展现出了巨大的潜力。目前，LangSmith 最显著的优势在于它能够对 LangChain 应用进行高效的调试和跟踪，这一功能极大地缩短了学习 LangChain 的曲线，并显著提升了开发效率。

尽管使用 LangChain 来构建语言模型应用原型或代理很简单，但要将这些原型转化为实际可用的产品却充满了挑战。这通常涉及到对模型的大量定制工作，以及不断地优化提示语（Prompt）、链和其他组件。LangSmith 的出现正是为了解决这些难题，它可以帮助开发者迅速地调试和优化链、代理