langchain
✓에이전트, 체인 및 RAG를 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 여러 공급자(OpenAI, Anthropic, Google), 500개 이상의 통합, ReAct 에이전트, 도구 호출, 메모리 관리 및 벡터 저장소 검색을 지원합니다. 챗봇, 질문 답변 시스템, 자율 에이전트 또는 RAG 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 신속한 프로토타이핑 및 프로덕션 배포에 가장 적합합니다.
SKILL.md
| Simple LLM call | 1-2s | Depends on provider | | Agent with 1 tool | 3-5s | ReAct reasoning overhead | | RAG retrieval | 0.5-1s | Vector search + LLM | | Embedding 1000 docs | 10-30s | Depends on model |
| Best for | Quick agents, RAG | Complex workflows | | Abstraction level | High | Low | | Code to start | <10 lines | 30 lines | | Control | Simple | Full control | | Stateful workflows | Limited | Native | | Cyclic graphs | No | Yes | | Human-in-loop | Basic | Advanced |
에이전트, 체인 및 RAG를 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 여러 공급자(OpenAI, Anthropic, Google), 500개 이상의 통합, ReAct 에이전트, 도구 호출, 메모리 관리 및 벡터 저장소 검색을 지원합니다. 챗봇, 질문 답변 시스템, 자율 에이전트 또는 RAG 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 신속한 프로토타이핑 및 프로덕션 배포에 가장 적합합니다. 출처: ovachiever/droid-tings.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill langchain- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
langchain이란?
에이전트, 체인 및 RAG를 사용하여 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 여러 공급자(OpenAI, Anthropic, Google), 500개 이상의 통합, ReAct 에이전트, 도구 호출, 메모리 관리 및 벡터 저장소 검색을 지원합니다. 챗봇, 질문 답변 시스템, 자율 에이전트 또는 RAG 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 신속한 프로토타이핑 및 프로덕션 배포에 가장 적합합니다. 출처: ovachiever/droid-tings.
langchain 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/ovachiever/droid-tings --skill langchain 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/ovachiever/droid-tings
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01