LangChain 每月下载量超过 6000 万次，拥有大量正在构建 LLM 应用程序的开发者受众。除了仅仅罗列集成方案，我们的目标是突出那些高质量、具有教育意义的示例，以启发开发者并推动生态系统发展。

虽然我们偶尔会分享集成方案，但我们优先考虑那些能提供深刻见解和最佳实践的内容。我们的主要社交渠道是 Twitter 和 LinkedIn，我们会在那里重点展示最佳示例。

我们乐于推广的内容

教育内容

展示教育内容的博客、YouTube 视频和其他媒体。请注意，我们更倾向于那些不是以“这是如何使用集成 XYZ”为框架，而是以“这是如何实现 ABC”为框架的内容，因为我们发现这对开发者更具教育意义和帮助。

端到端应用程序

端到端应用程序对于希望进行构建的开发者来说是极好的资源。我们更倾向于突出那些本质上更复杂/更具代理性，并使用 LangGraph 作为编排框架的应用程序。我们对任何涉及以下方面的内容都特别感兴趣：

• 长期记忆系统
• 人在回路交互模式
• 多智能体架构

研究

我们乐于突出新颖的研究！无论是基于 LangChain 构建的研究，还是与之集成的研究。