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L'organizzazione langchain-ai su GitHub presenta una vasta gamma di repository pubblici focalizzati principalmente su linguaggi come Python e TypeScript. Tra i progetti più noti troviamo langchain, un'importante piattaforma per l'ingegneria degli agenti, e langgraph, che consente di costruire agenti resilienti, insieme ad altri progetti significativi nel campo della ricerca e dello sviluppo di agenti di intelligenza artificiale.
The agent engineering platform.
Build resilient agents.
The batteries-included agent harness.
The agent engineering platform
OpenWiki is a CLI that writes and maintains agent documentation for your codebase.
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An Open-Source Asynchronous Coding Agent
Fully local web research and report writing assistant
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📃 A better UX for chat, writing content, and coding with LLMs.
LangChain 🔌 MCP
Framework to build resilient language agents as graphs.
🦜💬 Web app for interacting with any LangGraph agent (PY & TS) via a chat interface.
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📲 An agent for sourcing, curating, and scheduling social media posts with human-in-the-loop.
LangChain + Next.js starter template
LangServe 🦜️🏓
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Build an email assistant with human-in-the-loop and memory
An open-source, no-code agent building platform.
Custom UI for Deep Agents
Reference implementations of several LangChain agents as Streamlit apps
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For your multi-agent needs
The batteries included agent harness.
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Readymade evaluators for your LLM apps
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📥 An inbox UX for interacting with human-in-the-loop agents.
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Expose llms-txt to IDEs for development
LangSmith Client SDK Implementations
LangGraph template for a simple ReAct agent
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Readymade evaluators for agent trajectories
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Learn about the fundamentals of LangGraph through a series of notebooks
Build LangGraph agents with large numbers of tools
🦜🔗 LangChain interfaces to Google's suite of AI products (e.g. Gemini & Vertex AI)
Unified LangChain documentation.
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Build LangChain Applications on AWS
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LangChain abstractions backed by Postgres Backend
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LangGraph Studio template for creating an agent that does web research to genearte or enrich structured data.
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🧍♂️LLM as a manager for approval processes.
fullstack chat agent with authentication, request credits and payments built in
A general-purpose coding agent that runs inside an NVIDIA OpenShell sandbox, orchestrated by Deep Agents and powered by NVIDIA Nemotron. The agent writes and executes code in an isolated, policy-governed Linux environment.
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Resources for the LangSmith Academy Course
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Build secure LangChain applications on Azure
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An AI Clone For Any X Profile
Repository hosting Langchain helm charts.
A coding agent-first CLI for interacting with LangSmith.
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🦜🔗 LangChain interface to Weaviate
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Documentation and examples around LangChain's streaming capabilities.
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🦜🔗 LangChain interface to LiteLLM
Workshop series teaching the AI Engineering Lifecycle using LangChain, LangGraph, and LangSmith
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Example realtime voice agent built with Google ADK and deepagents
LangChain Academy Course on Deep Agents
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Managed deepagents
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Repository containing langchain terraform modules
LangChain Academy Course on LangSmith Engine
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A CLI tool to help users migrate data from their LangSmith cloud/self-hosted workspaces
LangSmith plugin for OpenAI Codex
A generic researcher
Cross-tool plugin marketplace for deepagents-code (dcode), Claude Code, and OpenAI Codex — LangChain & LangSmith skills and MCP servers
OpenCode plugin for LangSmith
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LangSmith PI Extension
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Homebrew tap for LangChain formulae and casks
HyperLogLog implementations.
Rust port of the Go implementation of DDSketch
Langchain-ai sviluppa una serie di progetti open source, tra cui langchain e langgraph, focalizzati sull'ingegneria degli agenti e sull'intelligenza artificiale. Questi progetti mirano a fornire strumenti e framework per costruire agenti intelligenti e resilienti.
Langchain-ai utilizza principalmente Python e TypeScript per i suoi progetti, ma include anche altri linguaggi come Jupyter Notebook, Shell e Go. Questa diversità linguistica consente di affrontare vari aspetti dello sviluppo di agenti e applicazioni.
Sì, tutti i repository di langchain-ai su GitHub sono pubblici. Ciò consente a sviluppatori e ricercatori di accedere, contribuire e utilizzare i progetti, promuovendo la collaborazione e l'innovazione nel campo dell'intelligenza artificiale.
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