用途：LangChain.js 是构建 LLM 驱动应用的框架，提供聊天模型、链、智能体、RAG 和记忆等抽象，支持多家模型提供商。
主要能力：统一封装 ChatOpenAI、ChatAnthropic、ChatGoogleGenerativeAI 等聊天模型，支持流式输出；提供 ChatPromptTemplate 提示模板、StringOutputParser/JsonOutputParser 输出解析器，以及基于 Zod 的结构化输出；通过 RunnableWithMessageHistory 与 ChatMessageHistory 实现会话记忆；RAG 方面支持 TextLoader、PDFLoader、WebLoader 文档加载，RecursiveCharacterTextSplitter 文本切分，MemoryVectorStore 向量存储与相似度检索，并可组合 createStuffDocumentsChain 与 createRetrievalChain；智能体方面提供 createReactAgent、自定义 tool，以及 LangGraph 构建复杂工作流。
使用方式：安装 npm install langchain @langchain/openai @langchain/core，按需安装 @langchain/anthropic、@langchain/google-genai、@langchain/langgraph 等。通过环境变量配置 OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GOOGLE_API_KEY、TAVILY_API_KEY 等密钥。典型用法是 prompt.pipe(model) 组合链并 invoke 调用，也可在 Next.js API Route 中结合流式响应返回。
适用场景：聊天机器人、文档问答（RAG）、结构化数据抽取、带工具调用的智能体，以及需要多模型切换的 AI 应用。
限制：资料未提供具体收费、价格、平台支持范围与性能数据；实际可用模型与能力取决于所配置的提供商与密钥。