Hinweis: Die Webseite befindet sich im Aufbau!

LangChain

Framework für KI-Agenten und verkettete LLM-Abläufe in der Automatisierung.

26. März 2026 1 Min. Lesezeit

Was ist LangChain?

LangChain ist ein Open-Source-Framework für die Entwicklung von Anwendungen mit Large Language Models (LLMs). Es bietet Abstraktionen und Tools für Prompt-Chaining, Tool Use, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und die Erstellung autonomer KI-Agents. LangChain ist in Python und JavaScript verfügbar und eines der am häufigsten genutzten AI-Frameworks.

Kernkonzepte

Chains

Chains verbinden mehrere LLM-Aufrufe in einer Sequenz. Jeder Schritt kann den Output des vorherigen als Input nutzen, was komplexe mehrstufige Workflows ermöglicht.

Agents

LangChain Agents können autonom entscheiden, welche Tools sie für eine Aufgabe nutzen. Sie planen Schritte, führen Aktionen aus und evaluieren Ergebnisse iterativ.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

LangChain bietet umfangreiche Tools für RAG: Dokumente laden, chunken, embedden, in Vektordatenbanken speichern und bei Anfragen als Kontext bereitstellen.

LangGraph

LangGraph ist LangChains Framework für komplexe, stateful Agent-Workflows als Graphen. Es ermöglicht zyklische Abläufe, parallele Ausführung und menschliche Intervention (Human-in-the-Loop).

LangSmith

LangSmith ist die Observability-Plattform von LangChain für Debugging, Monitoring und Evaluation von LLM-Anwendungen in Produktion.

Einsatz in der Praxis

LangChain wird eingesetzt für: Chatbots mit Firmenwissen, automatisierte Research-Agents, Document QA-Systeme, Code-Analyse-Tools und Multi-Agent-Orchestrierung.

In 4 Schritten zur KI-Integration

Ein transparenter, erprobter Prozess, der das Risiko minimiert und schnelle Ergebnisse liefert.

1

Audit & Discovery

Wir analysieren deine Prozesse und identifizieren den höchsten ROI für KI-Einsatz.

2

Proof of Concept

Entwicklung eines Prototyps innerhalb von 14 Tagen, um die Machbarkeit zu beweisen.

3

Integration

Nahtlose Anbindung an deine bestehenden Systeme (API, ERP, CRM) und Datenschutz-Check.

4

Go-Live & Skalierung

Rollout, Mitarbeiterschulung und kontinuierliche Optimierung der Modelle.