02-环境搭建：安装和配置

🎯 本章目标

完成本节后，你将能够：

• ✅ 创建 LangChain.js 项目
• ✅ 安装必要的依赖
• ✅ 配置 API Key
• ✅ 运行第一个示例

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步骤 1：检查 Node.js 版本

LangChain.js v1.x 需要 Node.js 20+ (推荐 LTS 版本)

node -v
# 应该输出 v20.x.x 或更高

如果版本太低，请升级到 Node.js 20+ (推荐)

💡 注意： LangChain 1.0+ 需要 Node.js 20+，因为使用了新的 JavaScript 特性。

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步骤 2：创建项目

# 创建项目目录
mkdir my-langchain-app
cd my-langchain-app

# 初始化 npm 项目
npm init -y

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步骤 3：安装依赖

# 安装核心库
npm install @langchain/core @langchain/openai @langchain/langgraph zod

依赖说明

包名	作用	必装
@langchain/core	核心抽象类	✅
@langchain/openai	OpenAI 兼容模型	✅
zod	模式验证	✅
@langchain/langgraph	Agent/工作流	✅ (本教程使用)
@langchain/community	社区工具/存储	可选
dotenv	环境变量加载	可选

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步骤 4：配置 API Key

方式 1：环境变量（推荐）

# Linux/Mac
export MODELSCOPE_API_KEY="你的 API Key"

# Windows PowerShell
$env:MODELSCOPE_API_KEY="你的 API Key"

# Windows CMD
set MODELSCOPE_API_KEY=你的 API Key

方式 2：使用 .env 文件

# 安装 dotenv
npm install dotenv

创建 .env 文件：

MODELSCOPE_API_KEY=你的 API Key

在代码中加载：

import 'dotenv/config';
const apiKey = process.env.MODELSCOPE_API_KEY;

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步骤 5：创建第一个示例

创建 hello.js：

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { HumanMessage } from "@langchain/core/messages";

async function main() {
  // 1. 创建模型实例
  const model = new ChatOpenAI({
    modelName: "MiniMax/MiniMax-M2.5",
    apiKey: process.env.MODELSCOPE_API_KEY || "你的 API Key",
    configuration: {
      baseURL: "https://api-inference.modelscope.cn/v1",
    },
  });

  // 2. 发送消息
  const response = await model.invoke([
    new HumanMessage("你好，请用一句话介绍你自己")
  ]);

  // 3. 输出结果
  console.log("AI 回复:", response.content);
}

main();

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步骤 6：运行

node hello.js

预期输出：

AI 回复：你好！我是 MiniMax-M2.5，由 MiniMax 公司开发的 AI 助手...

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🔧 常见问题

问题 1：找不到模块

Error: Cannot find module '@langchain/core'

解决：

npm install

问题 2：API Key 无效

401 Unauthorized

解决：检查 API Key 是否正确，是否有可用额度

问题 3：网络超时

Request timeout

解决：检查网络连接，或使用国内镜像

问题 4：ES Module 错误

require is not defined in ES module scope

解决：在 package.json 中添加 "type": "module"，或使用 import 语法

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📝 本章小结

• Node.js 18+ 是必需的
• 核心依赖：@langchain/core + @langchain/openai + zod
• API Key 建议通过环境变量管理
• 使用 ChatOpenAI 类调用模型

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🏃 下一章

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