# langchain

Задаёт стандарты сборки LLM-приложений на Python: заставляет Cursor использовать LCEL, агентов на базе LangGraph и типизацию Pydantic вместо устаревших цепочек.

- правило · `type=rule` · Cursor · ★ 3580
- Автор: sanjeed5
- Лицензия: CC0-1.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/sanjeed5/awesome-cursor-rules-mdc/tree/HEAD/rules-mdc/langchain.mdc
- Обновлён: 2026-05-19
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/rules/langchain

## Что делает

Правило активируется в Cursor для файлов с маской `**/*.py`. Оно требует разбивать проект по модулям (`models`, `prompts`, `tools`, `agents`, `memory`) и запрещает сваливать логику в один файл вроде `main.py`. Для сборки пайплайнов фиксируется переход на синтаксис LCEL с оператором `|`. Устаревший класс `LLMChain` находится под строгим запретом.

При создании агентов инструкция предписывает вызывать `create_agent` на базе LangGraph с поддержкой ReAct и контрольных точек. Вместо ручного парсинга строк ответы моделей типизируются через Pydantic и метод `with_structured_output`. Для долгих операций агент обязан генерировать асинхронный код со стримингом через `chain.stream`.

## Установка

### Cursor (родная платформа)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/rules/langchain.mdc` — Во frontmatter: description, globs, alwaysApply

### Claude Code

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.claude/rules/langchain.md` — Поле paths во frontmatter ограничивает файлы: globs из источника → paths

### Codex

**AGENTS.md**
- Codex читает AGENTS.md: вставьте текст правила туда

### GitHub Copilot

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/instructions/langchain.instructions.md` — Поле applyTo задаёт, к каким файлам применять: globs из источника → applyTo

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/rules/langchain.md`

### Cline

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.clinerules/langchain.md`

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/sanjeed5/awesome-cursor-rules-mdc/tree/HEAD/rules-mdc/langchain.mdc

## Когда брать
- перевести цепочки вызовов с устаревшего `LLMChain` на пайплайн LCEL
- настроить агента через `create_agent` и LangGraph с вызовом инструментов
- валидировать ответы языковой модели с помощью схем Pydantic
- разбить разросшийся монолитный скрипт на модули агентов, промптов и тулов
- организовать потоковый асинхронный вывод ответов модели

## Примеры запросов агенту
- Собери цепочку через LCEL, которая принимает вопрос, отправляет его в ChatOpenAI и парсит текст.
- Создай агента с инструментом получения погоды через функцию `create_agent`.
- Настрой генерацию ответа строго по схеме Pydantic с помощью `with_structured_output`.

## Похожие
- [langchain-fundamentals](https://affpapa.org/nevibecode/skills/langchain-fundamentals.md) — скилл · 17400 установок
- [langchain-dependencies](https://affpapa.org/nevibecode/skills/langchain-dependencies.md) — скилл · 16000 установок
- [langchain-development](https://affpapa.org/nevibecode/skills/langchain-development.md) — скилл · 681 установка
- [migrating-langchain-to-pydantic-ai](https://affpapa.org/nevibecode/skills/migrating-langchain-to-pydantic-ai.md) — скилл · 314 установок
- [langchain-architecture](https://affpapa.org/nevibecode/skills/langchain-architecture.md) — скилл · 13150 установок
- [langchain-dev-guide](https://affpapa.org/nevibecode/skills/langchain-dev-guide.md) — скилл · 836 установок

Из того же набора: [sanjeed5/awesome-cursor-rules-mdc](https://affpapa.org/nevibecode/by/sanjeed5/awesome-cursor-rules-mdc.md) — 240 карточек

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md