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LangChain

Frameworks open source pour agents et plateforme LangSmith pour tracer, évaluer et déployer des agents d’IA.

LangChain est à la fois une entreprise et un projet open source consacrés à la création d’agents d’IA. Les développeurs écrivent leurs agents avec les frameworks LangChain, LangGraph et Deep Agents, quel que soit le fournisseur de modèles, puis utilisent la plateforme LangSmith pour tracer les exécutions, évaluer le comportement, déployer en production et surveiller la qualité. Un produit sans code, Fleet, permet à des non-développeurs de créer des agents en langage naturel.

Idéal pour Les équipes d’ingénierie qui développent des agents LLM en code et ont besoin d’outils pour les tester, les déployer et les observer en production.

Page d’accueil du site de LangChain
Capture d’écran de langchain.com, prise le 9 oct. 2026
Plateformes
Web, API, MCP
Modèle tarifaire
Freemium
Formule gratuite
Oui
API
Oui
Éditeur
LangChain
Ajouté le

Dernière vérification : . Informations issues de langchain.com.

Qu’est-ce que LangChain ?

LangChain est une plateforme d’ingénierie d’agents composée de frameworks open source et d’un produit commercial, LangSmith. Les frameworks couvrent trois niveaux : langchain pour mettre rapidement un agent en route avec le fournisseur de modèles de son choix, langgraph pour les agents qui demandent un contrôle fin et une part de déterminisme, et deepagents pour le travail autonome et de longue durée. LangSmith couvre le reste du cycle de vie. L’observabilité fournit des traces pas à pas des exécutions d’un agent, et l’évaluation transforme ces traces en jeux de données et note chaque étape par des évaluations en ligne et hors ligne. Le déploiement héberge des agents durables et avec état derrière plus de 30 points d’accès Agent Server, tandis que les Sandboxes exécutent en isolation le code généré par les agents. Une LLM Gateway applique aux appels de modèles des plafonds de dépenses, des solutions de repli et le masquage des données sensibles, et Engine surveille les traces de production, regroupe les échecs en tickets et propose des correctifs. Fleet permet de créer des agents sans code. LangSmith peut fonctionner en cloud géré, en configuration hybride ou entièrement auto-hébergé.

Fonctionnalités clés

Frameworks open source

Fournit les bibliothèques langchain, langgraph et deepagents pour écrire des agents avec différents niveaux de contrôle.

Observabilité

Enregistre chaque étape d’une exécution d’agent pour que les développeurs puissent la déboguer et interroger rapidement de grosses traces.

Évaluation

Construit des jeux de données à partir de traces réelles et lance des évaluations en ligne et hors ligne, avec des files d’annotation pour les retours humains.

Déploiement et Sandboxes

Héberge les agents sur une infrastructure conçue pour l’état persistant et exécute le code généré dans des environnements isolés et éphémères.

LLM Gateway

S’intercale entre les agents et les fournisseurs de modèles pour maîtriser les coûts, les limites de débit, les solutions de repli et le masquage des données personnelles et des secrets.

Engine et Fleet

Engine détecte et diagnostique automatiquement les défaillances en production ; Fleet permet aux équipes de créer des agents en langage courant.

Vidéos

How Clay manages 300M agent runs a month with LangSmithCustomer story from the official LangChain channel on running agents at scale with LangSmith. Regarder sur YouTube
How Lyft Builds Evals That Actually Matter in Production | Interrupt 26Conference talk from the official LangChain channel on building production evals. Regarder sur YouTube
How Harvey Built Reliable AI Agents with LangSmith & Custom ToolsCustomer story from the official LangChain channel on building agents with LangSmith and custom tools. Regarder sur YouTube

Cas d’usage

Agents de support client
Créez et surveillez un assistant qui résout les demandes de support.
Déboguer un agent
Suivez pas à pas une exécution défaillante pour voir quel appel d’outil ou quel prompt a posé problème.
Tests de non-régression
Évaluez un nouveau prompt ou un nouveau modèle sur un jeu de données avant de le publier.
Surveillance en production
Suivez le coût, la latence, les erreurs et la qualité des exécutions d’agents en direct grâce à des tableaux de bord et des alertes.
Agents à l’échelle de l’entreprise
Donnez aux équipes non techniques des modèles d’agents qui prennent en charge les tâches quotidiennes.

À savoir

La page des tarifs concerne LangSmith
Les frameworks sont open source ; les formules payantes et les prix par poste affichés sur le site concernent la plateforme LangSmith.
Facturation à l’usage
Les traces au-delà du volume mensuel inclus, les déploiements et le temps passé en sandbox sont facturés à l’usage.
Limites de postes
La formule Developer est limitée à un poste, alors que Plus autorise un nombre illimité de postes.
Programme pour les startups
Les startups financées par du capital-risque peuvent demander des tarifs réduits et des crédits d’utilisation.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que LangChain ?

LangChain est une plateforme d’ingénierie d’agents qui associe des frameworks open source pour créer des agents d’IA à LangSmith, une plateforme hébergée pour les tester, les déployer et les surveiller.

À quoi sert LangChain ?

LangChain sert à créer des agents et des applications reposant sur des LLM, et sa plateforme LangSmith permet de tracer, d’évaluer et d’exécuter ces agents en production.

LangChain est-il gratuit ?

Les frameworks de LangChain sont open source, et LangSmith propose une formule Developer sans frais de poste pour un utilisateur, avec un volume mensuel de traces inclus, puis une facturation à l’usage.

Combien coûte LangSmith ?

LangSmith propose les formules Developer, Plus et Enterprise, et l’usage au-delà des volumes inclus est mesuré en LangChain Standard Units. Consultez la page officielle des tarifs pour connaître les prix en vigueur.

Quelle est la différence entre LangChain, LangGraph et Deep Agents ?

LangChain sert à démarrer vite des agents à partir de modèles, LangGraph aux agents qui demandent un contrôle fin, et Deep Agents aux tâches très autonomes et de longue durée.

LangSmith peut-il être auto-hébergé ?

Oui. LangSmith est proposé en cloud géré, et la formule Enterprise ajoute des options hybrides et entièrement auto-hébergées.

LangChain fonctionne-t-il avec n’importe quel fournisseur de modèles ?

Oui. LangChain indique que ses frameworks permettent de créer des agents avec n’importe quel fournisseur de modèles, en gardant la maîtrise du choix du modèle.

Pour qui

  • Ingénieurs en IA
  • Développeurs logiciel
  • Équipes de machine learning
  • Startups
  • Grandes entreprises

Mots-clésagent frameworkLangGraphLangSmithobservabilityevaluationopen source

Présent dans ces guides

Chaque guide décompose un projet en étapes et indique les outils utiles à chacune. Tous les guides

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Alternatives à LangChain

OutilFormule gratuitePrix de départAPI
TrueFoundryPasserelle d’IA pour entreprises qui achemine, encadre et observe le trafic des LLM, des serveurs MCP et des agents dans votre propre infrastructure.
Oui — Oui
Kong KonnectPlateforme unifiée de Kong pour gérer et encadrer le trafic d’API, d’IA, de MCP et d’événements via des passerelles.
Non 25 $/mois Oui
VercelPlateforme cloud pour déployer des applications web et des agents d’IA, avec passerelle d’IA, sandboxes, workflows et CDN mondial.
Oui 20 $/mois Oui
AirbytePlateforme libre de déplacement de données qui réplique les données de plus de 700 sources et les met à disposition des outils d’analyse et des agents d’IA.
— — Oui
Elastic StackSuite bâtie autour d’Elasticsearch pour la recherche, l’observabilité et la sécurité, avec recherche vectorielle et outils d’agents IA.
— — Oui

Dans les mêmes catégories que LangChain. Un prix de départ n’apparaît que si nous l’avons vérifié sur la page des tarifs de l’éditeur ; un tiret signifie qu’il n’a pas été vérifié ou n’est pas publié. Tous les outils : Agents IA et automatisation