Explicação dos componentes principais do LangChain
Aprenda sobre os blocos de construção essenciais do LangChain, incluindo LLMs, prompts, cadeias e agentes, e como eles interagem.
Explicação dos componentes principais do LangChain é uma aula grátis de AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
Welcome to LangChain Core!
Now meet LangChain, a framework for building agents. It gives you modular components you snap together like LEGO bricks.
The Brain: Large Language Models (LLMs)
The agent's brain is the LLM — a model trained on vast text to understand and generate language. LangChain makes it easy to plug into GPT or open-source models.
LLM in Action: A Simple Call
Here's a basic LLM call in LangChain, using a fake model so it runs without any API key.
from langchain_core.llms import FakeListLLM
# Our 'brain' that gives predefined answers
llm = FakeListLLM(responses=[
"The capital of France is Paris.",
"Hello! How can I help you today?"
])
# Ask the LLM a question
response = llm.invoke("What is the capital of France?")
print(response)Guiding the Brain: Prompts
An LLM needs instructions, and those are your prompts — the input text you feed it. Good prompts are crucial for getting the output you want.
Dynamic Prompts: Prompt Templates
For input that changes, use a prompt template: a reusable blueprint with placeholders you fill in at runtime.
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# Define a template with a placeholder '{topic}'
qa_template = """
Answer the following question about {topic}:
Question: {question}
"""
# Create a PromptTemplate object
prompt = PromptTemplate.from_template(qa_template)
# Format the prompt with specific values
formatted_prompt = prompt.format(
topic="Python programming",
question="What is a variable?"
)
print(formatted_prompt)Connecting Steps: Chains
Most agent tasks take several steps. A chain is a predefined sequence that wires LLMs, prompts, and utilities together, passing each output into the next step.
Building a Simple Chain
Here's a simple chain: a prompt template piped into an LLM using LangChain's Runnable interface. The prompt's output feeds straight into the model.
from langchain_core.llms import FakeListLLM
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 1. Our 'brain'
llm = FakeListLLM(responses=["A variable is a named storage location."])
# 2. Our prompt template
qa_template = """
Explain {concept} in simple terms.
"""
prompt = PromptTemplate.from_template(qa_template)
# 3. Combine them into a chain using '|' operator
# The prompt output goes into the LLM as input
chain = prompt | llm
# Invoke the chain with the input for the template
response = chain.invoke({"concept": "variable"})
print(response)The Orchestrator: Agents
Chains run fixed steps; agents are dynamic. An agent decides which action to take, runs it, observes the result, and repeats until the goal is met.
How Agents Use Components
Agents tie it all together: LLMs for reasoning, prompts to guide thinking, chains for multi-step work, and tools to act on the real world.
Putting it All Together
Picture a smart assistant: a prompt sets the task, the LLM reasons, a chain processes input, and the agent picks a weather tool — then the LLM formats the answer.
Quick Check: Core Components
Which LangChain component is primarily responsible for dynamic decision-making and tool selection in an AI application?
Recap & Next Steps
Recap: the four LangChain building blocks — LLMs (the brain), prompts (instructions), chains (sequences), and agents (dynamic deciders). Next: build one.
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Escreva e execute código real no seu navegador, obtenha ajuda instantânea de um tutor de IA 24/7 e continue de onde parou na web ou no app.
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Perguntas Frequentes
A aula “Explicação dos componentes principais do LangChain” é grátis?
Sim — o texto completo de “Explicação dos componentes principais do LangChain” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, atualize para CoddyKit PRO. O curso de AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Explicação dos componentes principais do LangChain”?
Aprenda sobre os blocos de construção essenciais do LangChain, incluindo LLMs, prompts, cadeias e agentes, e como eles interagem. Você pratica AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Nenhuma experiência prévia é necessária. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Explicação dos componentes principais do LangChain”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Sim. Cada aula de AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Compreendendo agentes de IA e LLMs
- Explicação dos componentes principais do LangChain
- Construindo seu primeiro agente simples
- Dando memória e estado de conversa aos agentes