原文链接：LangChainJs学习之旅

前面的几篇文章已经说到了使用LangChain如何调用大模型，如何使用提示词，后续我们即将聊到Chain链，Chain链是LangChain的核心，它可以让开发者便捷的构建标准化工作流，数据流转可以在不同的组件间进行，不用显示的把组件传入，方便又快捷。

但在聊Chain链之前，我们必须要先聊下Runnable抽象类，因为它是Chain链的基石，没有它，我们很多事情都没法干 ，下面我们来看看Runnable。

Runnable是什么？

Runnable是一个抽象类，它定义了一套标准接口，让提示词模板、大模型、输出解析器等不同组件都能以统一的方式被调用和组合。它没办法直接使用，我们通常是使用它的实现类。

const transformInput = RunnableLambda.from((input: { text: string }) => ({text: input.text,wordCount: input.text.split(/s+/).length,characterCount: input.text.length,}));// 这里是Chain链调用，下一章会聊到const chain = transformInput.pipe(promptTemplate).pipe(model).pipe(new StringOutputParser());const text = `LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它提供了一套丰富的工具和组件，使得构建复杂的 LLM 应用变得更加容易。无论是简单的聊天机器人还是复杂的智能袋里，LangChain 都能帮你实现。`.trim();const result = await chain.invoke({ text });

上面我们使用到的RunnableLambda，就是Runnable的实现类。我们一起看看它干了什么，RunnableLambda.from接收一个普通匿名函数作为参数，然后返回一个全新的支持Runnable规范的函数transformInput，transformInput就可直接使用Chain链调用。（Chain链后面会说到）

如果是普通函数，肯定是不支持Chain链调用。这里之所以可以使用Chain链，就是因为RunnableLambda.from的转换，它将普通函数转换为支持Runnable接口的对象。

通用插头

一个 Runnable 对象拥有多种执行方式，使其能够灵活应对不同的应用场景。

• invoke / ainvoke：最基础的调用方法，接收一个输入，返回一个完整的输出。这是最常用的同步/异步执行方式
• batch / abatch：批量处理多个输入，能有效提升处理效率。Runnable 接口内置了优化的并行执行能力。
• stream / astream：流式处理，在输出生成的同时逐步返回结果。这对需要快速响应的聊天应用等场景至关重要。

// 使用invoke 返回完整的输出const result = await runnable.invoke({ topic: "人工智能的未来" });console.log(result);// 使用batch 批量处理多个输入const runnableInput = RunnableLambda.from(text: string): string => text.toUpperCase());const inputs = ["hello", "world", "langchain"];const results = await runnableInput.batch(inputs);// 使用stream 逐字输出结果 const result = await runnable.stream({ question: "LangChain是什么" });for await (const chunk of result) {process.stdout.write(chunk); // 会像打字一样，逐字输出}

Runnable组件

除了模型、提示词这些基础组件，本身就是支持Runnable 类规范外，LangChain 还提供了许多内置的 Runnable 类，来处理更复杂的逻辑。

• RunnableSequence：按顺序执行一系列 Runnable，上一个的输出是下一个的输入。你用 | 创建的链，本质上就是它。
• RunnableParallel：并行执行多个 Runnable，适合需要同时获取多方面信息的场景。
• RunnableLambda：将任意的普通函数转换为 Runnable，方便在链中插入自定义逻辑。
• RunnablePassthrough：透传数据，常用来在链中传递或添加额外的上下文信息。
• RunnableBranch：实现条件分支逻辑，根据输入动态选择要执行的 Runnable。

总结

以上便是 关于Runnable的说明。如今日常开发中，AI 编程工具已成为得力助手。但理解这些底层原理依然有意义：当你看到 AI 生成的代码时，你能看懂它“在做什么”，更能理解它“为什么这样写”。