用途：为迁移到 LangChain 提供系统化策略，覆盖从旧版 LLM 实现或其他框架（OpenAI SDK、LlamaIndex、自定义智能体）迁移的场景。
主要能力：按步骤指导迁移流程。第一步评估代码库，用模式匹配扫描迁移项（OpenAI SDK 调用、LlamaIndex 导入、旧版 LLMChain 用法）并按复杂度分类。第二步将原始 SDK 调用替换为 LangChain 等价实现，使用 ChatPromptTemplate、MessagesPlaceholder 与链式组合（prompt | llm | StrOutputParser()）。第三步迁移 RAG 系统，用 DirectoryLoader + RecursiveCharacterTextSplitter + FAISS/Pinecone 检索链替换 LlamaIndex VectorStoreIndex。第四步迁移自定义智能体，用 create_tool_calling_agent 与 AgentExecutor 替换手写函数调用循环。第五步用 DualRunner 类并行运行新旧实现，对比输出差异。第六步用特性开关按用户一致哈希控制灰度比例，验证后清理旧代码。
输出：迁移评估报告、并行验证框架、特性开关灰度系统、验证测试套件。
错误处理：响应格式不同可加输出解析器适配器；缺少流式支持可实现流式回调；记忆格式不匹配需转换消息历史格式；工具 schema 差异需更新工具定义。
前提：已有待迁移的 LLM 应用、了解当前架构、具备验证用测试覆盖、有测试用预发布环境。
限制：资料未提供具体代码示例、安装命令、收费与平台信息；后续版本升级可参考 langchain-upgrade-migration。