开发环境

更新: 4/9/2026 字数: 0 字 时长: 0 分钟

本章介绍如何搭建 LangChain Agent 开发环境，包括依赖安装、配置和调试工具。

环境要求

系统要求

要求	最低	推荐
Python	3.8+	3.10+
内存	4GB	8GB+
磁盘	1GB	5GB+

安装依赖

基础安装

# 创建项目目录
mkdir langchain-agent && cd langchain-agent

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 升级 pip
pip install --upgrade pip

LangChain 核心包

# 基础 LangChain
pip install langchain>=0.3.0
pip install langchain-core
pip install langchain-community

# 模型集成
pip install langchain-openai        # OpenAI
pip install langchain-anthropic     # Anthropic (Claude)
pip install langchain-google-genai  # Google Gemini

# LangGraph (复杂工作流)
pip install langgraph

# 存储
pip install langgraph-checkpoint-postgres  # PostgreSQL
pip install langgraph-checkpoint-sqlite    # SQLite

环境配置

.env 文件配置

# 项目根目录创建 .env 文件
cat > .env << 'EOF'
# ===== API Keys =====
OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-your-anthropic-key

# ===== LangSmith (可选) =====
LANGSMITH_API_KEY=your-langsmith-key
LANGSMITH_TRACING=true

# ===== 调试 =====
DEBUG=false
LOG_LEVEL=INFO
EOF

加载环境变量

from dotenv import load_dotenv

# 加载 .env 文件
load_dotenv()

# 读取配置
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

IDE 设置

VS Code 配置

// .vscode/settings.json
{
    "python.analysis.typeCheckingMode": "basic",
    "python.analysis.extraPaths": [".venv/lib/python3.11/site-packages"],
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.mypyEnabled": true,
    "editor.formatOnSave": true
}

LangSmith 调试

启用 LangSmith

# 设置环境变量
export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY=ls_xxxxx
export LANGSMITH_PROJECT="my-agent-dev"

Python 中配置

import os

# 方式一：环境变量
os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "true"
os.environ["LANGSMITH_API_KEY"] = "ls_xxxxx"

本章小结

关键要点
────────────────────────────────────────────────────────

✅ Python 3.8+ 推荐 3.10+
✅ pip install langchain langchain-core langchain-community
✅ 模型集成按需安装：openai / anthropic / google
✅ .env 文件管理配置
✅ LangSmith 启用调试追踪