langchain-dependencies

<overview> L'écosystème LangChain est divisé en packages autonomes avec des versions indépendantes. Comprendre quels packages vous avez besoin — et leurs contraintes de version — évite les incompatibilités et rend les mises à jour prévisibles.

Principes clés :

• LangChain 1.0 est la version LTS actuelle. Commencez toujours les nouveaux projets sur 1.0+. LangChain 0.3 est en maintenance uniquement — ne l'utilisez pas pour les nouveaux travaux.
• langchain-core est la fondation partagée : installez-le toujours explicitement aux côtés de tout autre package.
• langchain-community (Python uniquement) ne suit PAS le versioning sémantique ; épinglez-le conservativement.
• LangGraph vs Deep Agents : choisissez une approche d'orchestration en fonction de votre cas d'usage — ce sont des alternatives, pas une pile obligatoire (voir Choix du framework ci-dessous).
• Les intégrations de fournisseurs (modèle, magasin vectoriel, outils) sont installées séparément afin que vous ne récupériez que ce que vous utilisez. </overview>

Exigences d'environnement

Choix du framework

Choisissez un seul orchestrateur d'agents. Vous n'avez besoin d'aucun des deux.

Les deux reposent sur langchain + langchain-core + langsmith.

Packages cœur

Python — toujours requis

Python — orchestration (en choisir une)

Python — fournisseurs de modèles (en choisir un ou plusieurs)

Python — packages d'outils et récupération courants

Ces packages ont des exigences de compatibilité plus strictes — utilisez la dernière version disponible sauf si vous avez une raison spécifique de ne pas le faire.

Note de stabilité langchain-community : Ce package ne suit pas le versioning sémantique. Les versions mineures peuvent contenir des changements cassants. Préférez les packages d'intégration dédiés (p. ex. langchain-chroma, langchain-tavily) quand ils existent — ils sont versionnés indépendamment et plus stables.

TypeScript — toujours requis

TypeScript — orchestration (en choisir une)

TypeScript — fournisseurs de modèles (en choisir un ou plusieurs)

TypeScript — packages d'outils et récupération courants

@langchain/core doit être installé explicitement dans les espaces de travail yarn et les monorepos — c'est une dépendance de pair et ne sera pas toujours hissée automatiquement.

Modèles de projet minimal

Ensemble minimal de dépendances pour un projet LangGraph (agnostique du fournisseur).

# requirements.txt
langchain>=1.0,<2.0
langchain-core>=1.0,<2.0
langgraph>=1.0,<2.0
langsmith>=0.3.0

# Ajoutez votre fournisseur de modèle, p. ex. :
# langchain-openai
# langchain-anthropic
# langchain-google-genai

Dépendances minimales package.json pour un projet LangGraph (agnostique du fournisseur).

{
  "dependencies": {
    "@langchain/core": "^1.0.0",
    "langchain": "^1.0.0",
    "@langchain/langgraph": "^1.0.0",
    "langsmith": "^0.3.0"
  }
}

Ensemble minimal de dépendances pour un projet Deep Agents (agnostique du fournisseur).

# requirements.txt
deepagents            # inclut langgraph en interne
langchain>=1.0,<2.0
langchain-core>=1.0,<2.0
langsmith>=0.3.0

# Ajoutez votre fournisseur de modèle, p. ex. :
# langchain-anthropic
# langchain-openai

Dépendances minimales package.json pour un projet Deep Agents (agnostique du fournisseur).

{
  "dependencies": {
    "deepagents": "latest",
    "@langchain/core": "^1.0.0",
    "langchain": "^1.0.0",
    "langsmith": "^0.3.0"
  }
}

Ajout de recherche Tavily et d'un magasin vectoriel à un projet LangGraph.

# requirements.txt
langchain>=1.0,<2.0
langchain-core>=1.0,<2.0
langgraph>=1.0,<2.0
langsmith>=0.3.0

# Recherche web
langchain-tavily          # utilisez la dernière ; package partenaire, semver

# Magasin vectoriel — en choisir un :
langchain-chroma          # utilisez la dernière ; package partenaire, semver
# langchain-pinecone      # utilisez la dernière ; package partenaire, semver
# langchain-qdrant        # utilisez la dernière ; package partenaire, semver

# Traitement de texte
langchain-text-splitters  # utilisez la dernière ; semver

# Votre fournisseur de modèle :
# langchain-openai / langchain-anthropic / etc.

Ajout de recherche Tavily et d'un magasin vectoriel à un projet LangGraph.

{
  "dependencies": {
    "@langchain/core": "^1.0.0",
    "langchain": "^1.0.0",
    "@langchain/langgraph": "^1.0.0",
    "langsmith": "^0.3.0",
    "@langchain/tavily": "latest",
    "@langchain/pinecone": "latest"
  }
}

Politique de versioning et stratégie de mise à niveau

Les changements cassants ne surviennent que dans les versions majeures (1.x → 2.x) pour tous les packages conformes à semver. Les fonctionnalités dépréciées restent fonctionnelles dans toute la série 1.x avec des avertissements.

Préférez les packages d'intégration dédiés à langchain-community. Quand un package dédié existe (p. ex. langchain-chroma au lieu de l'intégration Chroma de langchain-community), utilisez-le — les packages dédiés sont versionnés indépendamment et mieux testés.

Les packages d'outils communautaires (Tavily, magasins vectoriels, etc.) doivent être maintenus à la dernière version sauf si votre projet nécessite un environnement verrouillé. Ces packages sortent fréquemment des correctifs de compatibilité aux côtés des mises à jour LangChain/LangGraph.

Variables d'environnement

Toutes les clés sont lues depuis l'environnement à l'exécution. Définissez uniquement les clés pour les services que vous utilisez réellement.

# LangSmith (toujours recommandé pour l'observabilité)
LANGSMITH_API_KEY=<your-key>
LANGSMITH_PROJECT=<project-name>   # optionnel, par défaut "default"

# Fournisseur de modèle — définissez ceux que vous utilisez
OPENAI_API_KEY=<your-key>
ANTHROPIC_API_KEY=<your-key>
GOOGLE_API_KEY=<your-key>
MISTRAL_API_KEY=<your-key>
GROQ_API_KEY=<your-key>
COHERE_API_KEY=<your-key>
FIREWORKS_API_KEY=<your-key>
TOGETHER_API_KEY=<your-key>
HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN=<your-key>

# Services d'outils/récupération courants
TAVILY_API_KEY=<your-key>          # pour la recherche Tavily
PINECONE_API_KEY=<your-key>        # pour Pinecone

Erreurs courantes

Ne commencez jamais un nouveau projet sur LangChain 0.3. C'est uniquement en maintenance jusqu'en décembre 2026.

# WRONG : hérité, pas de nouvelles fonctionnalités, correctifs de sécurité uniquement
langchain>=0.3,<0.4

# CORRECT : LangChain 1.0 LTS
langchain>=1.0,<2.0

langchain-community peut se casser lors des mises à jour de version mineure — elle ne suit pas semver.

# WRONG : autorise les mises à jour de version mineure qui peuvent être cassantes
langchain-community>=0.4

# CORRECT : épinglez à la série mineure exacte
langchain-community>=0.4.0,<0.5.0

Envisagez aussi de passer au package d'intégration dédié équivalent s'il existe (p. ex. langchain-chroma au lieu de l'intégration Chroma communautaire).

Les packages d'outils communautaires comme langchain-tavily et les intégrations de magasins vectoriels sortent des correctifs de compatibilité aux côtés des mises à jour LangChain. Utiliser une ancienne version épinglée peut causer des erreurs d'import ou des schémas d'outils cassés.

# RISKY : ancienne épingle peut être incompatible avec LangChain 1.0
langchain-tavily==0.0.1

# BETTER : autoriser la dernière dans la majeure actuelle
langchain-tavily>=0.1

De nombreux outils qui vivaient autrefois dans langchain-community ont maintenant des packages dédiés avec des chemins d'import mis à jour. Préférez toujours l'import du package dédié.

# WRONG — chemin d'import communautaire déprécié
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.vectorstores import Pinecone

# CORRECT — utilisez les imports de package dédiés
from langchain_tavily import TavilySearch                  # pip: langchain-tavily (TavilySearchResults est déprécié)
from langchain_community.tools import WikipediaQueryRun  # pas de package dédié pour l'instant
from langchain_chroma import Chroma                       # pip: langchain-chroma
from langchain_pinecone import PineconeVectorStore        # pip: langchain-pinecone

Pour trouver l'import canonique actuel pour toute intégration, consultez le répertoire des intégrations : https://python.langchain.com/docs/integrations/tools/

Chaque entrée affiche le package correct et le chemin d'import. Si un package dédié existe, utilisez-le — le chemin communautaire peut toujours fonctionner mais est considéré comme hérité.

@langchain/core est une dépendance de pair — elle doit être dans votre package.json, surtout dans les monorepos.

// WRONG : @langchain/core manquant (casse dans les espaces de travail yarn / hoisting strict)
{
  "dependencies": {
    "@langchain/langgraph": "^1.0.0"
  }
}

// CORRECT : listez toujours @langchain/core explicitement
{
  "dependencies": {
    "@langchain/core": "^1.0.0",
    "@langchain/langgraph": "^1.0.0"
  }
}

Python 3.9 et les versions antérieures ne sont pas supportés par LangChain 1.0.

# Vérifiez avant l'installation
import sys
assert sys.version_info >= (3, 10), "Python 3.10+ requis pour LangChain 1.0"

Node.js inférieur à 20 n'est pas officiellement supporté.

# Vérifiez avant l'installation
node --version   # doit être v20.x ou supérieur