LangChain sert d'outil complet pour créer des applications avancées alimentées par LLM, en abstrahant les interactions API de bas niveau et en fournissant des modules réutilisables. Avec son système de modèles de prompts, les développeurs peuvent définir des prompts dynamiques et les chaîner pour exécuter des flux de raisonnement multi-étapes. Le framework d'agents intégré combine les sorties LLM avec des appels d'outils externes, permettant une prise de décision autonome et l'exécution de tâches telles que recherches web ou requêtes en base de données. Les modules de mémoire conservent le contexte conversationnel, permettant des dialogues étendus sur plusieurs tours. L'intégration avec des bases de données vectorielles facilite la génération augmentée par récupération, enrichissant les réponses avec des connaissances pertinentes. Les hooks de rappel extensibles permettent la journalisation et la surveillance personnalisées. L'architecture modulaire de LangChain favorise le prototypage rapide et la scalabilité, supportant le déploiement en local comme dans le cloud.

Agentic AI offre un environnement entièrement web où les utilisateurs définissent des objectifs pour des agents autonomes. Chaque agent analyse les buts, sélectionne les outils ou APIs appropriés, exécute les tâches dans l'ordre et s'adapte en fonction des résultats intermédiaires. La plateforme inclut une gestion de mémoire pour la conservation du contexte, un tableau de bord de surveillance en temps réel et des configurations d'agents personnalisables. Les agents peuvent interagir avec des services externes, récupérer des données, générer des rapports et effectuer des prises de décision automatisées pour rationaliser les charges opérationnelles.