哎李博,你最近是不是又在折腾什么新框架?我看你朋友圈天天转LangChain的东西。
哈哈被你发现了。最近确实在用LangChain搭一个内部的智能体项目,感触还挺多的。
正好正好,我最近也在调研AI开发工具,领导让我看看能不能用到我们产品线上。你给我讲讲呗,LangChain到底是个啥?
简单说吧,LangChain就是一个帮你快速搭建大模型应用的开源框架。它现在给自己的定位叫agent engineering platform,翻译过来就是智能体工程平台。
等等,智能体工程平台?这名字听着也太大了吧,感觉像奶茶店突然改名叫新茶饮生态平台。
哈哈你这比喻绝了,但还真不是吹牛。你知道它在GitHub上多少Star吗?13.5万。
13万?!
对,13.5万。GitHub上超过10万Star的项目屈指可数。而且它才2022年10月才创建的,不到三年跑出这个数据,增长速度在GitHub历史上都算罕见级别。
这也太夸张了。那它到底解决了什么问题,让这么多开发者买账?
核心就一个词——胶水。你想啊,现在大模型那么多,OpenAI的GPT、Anthropic的Claude、Google的Gemini、Meta的LLaMA,每家的API都不一样。
LangChain做的事情就是给你一套统一的接口,三行代码就能接入GPT,换成Claude也就改一个参数。开发者不用为每个模型写一套代码。
哦这个我懂,就像我们做产品时说的,降低接入成本嘛。但光这个功能不至于13万Star吧?
当然不止。关键是它押对了方向——Agent,智能体。这才是真正让它起飞的东西。
Agent这个词我天天听,但说实话我一直没完全搞明白它跟普通AI应用有啥本质区别。
我打个比方啊。传统AI应用就像一条流水线,你给它输入,它按固定流程处理,吐出结果。但Agent不一样,它有自主决策能力。
它能根据当前情况动态决定下一步干什么——需要搜索就去搜索,需要算数就调计算器,发现结果不对还能自己反思纠错。
等会儿让我想想……就是说Agent更像一个能自己想办法的实习生,而不是只会按SOP执行的机器人?
对!就是这个意思。在LangChain的体系里,大模型是Agent的大脑,负责理解和推理。然后它还有工具集,比如搜索、代码执行这些外部能力。再加上记忆模块,能记住之前聊过什么。
你们产品经理听了都要流泪,这不就是我梦想中的AI助手嘛。
哈哈,你们产品经理就知道用户体验。
得了吧,没有用户体验你那技术给谁用啊。
行行行你说得对。不过说正经的,LangChain现在已经不只是一个框架了,它发展出了一整套生态系统。
展开说说?
你看啊,核心框架LangChain负责搭建应用。然后LangGraph专门用来构建有状态的多步骤智能体工作流,就是那种复杂的、需要多轮决策的场景。
还有LangSmith,做调试、测试和监控的。再加上LangServe帮你把应用部署成API。从开发到上线到运维,全生命周期都覆盖了。
这确实有底气叫自己工程平台了。但我听说开发者圈子里对LangChain的评价挺两极分化的?
哎,你算问到点子上了。LangChain在开发者圈子里就是又爱又恨的存在。
恨什么?
抽象层太多了!debug的时候你能疯掉,三天找不到bug藏在哪一层。而且版本迭代特别快,API经常变,今天写的代码明天可能就跑不通了。
这个我太有感触了,我们组之前有个开发同学就吐槽过,说用LangChain做个简单的问答都像杀鸡用牛刀。
对,简单场景确实过于重量级了。但你要做复杂的多步骤智能体应用,它的生态优势又是别人比不了的。
所以就是那种你可以骂但绕不开的存在?
哈哈精准。就像前端开发者和JavaScript的关系,天天骂但天天用。
对了,你刚才说它有两万多个Fork,这说明什么?
Fork就是把代码仓库完整复制一份到自己账户下,可以自由修改,还能把改动提交回原项目。两万多个Fork说明不光有人在用,还有大量开发者在深度参与、贡献代码。
这个参与度在开源项目里是相当高的,说明整个社区是真的活跃。
嗯,其实从产品视角看,LangChain的故事挺有意思的。它不是自己造大模型,而是把各种大模型和工具粘在一起,做的是集成和编排的活儿。
你这个观察很到位。原文里有句话我特别喜欢——你不需要自己造大模型,只要把胶水涂得足够优雅,全世界都会给你点Star。
哈哈哈这话说得真好。其实从整个行业看,LangChain的发展轨迹就是AI应用开发的缩影——从简单套壳调用大模型,到认真做工程化的智能体系统。
没错。不管你怎么评价LangChain本身,它代表的这个方向——智能体工程化——是确定的趋势。Andrew Ng都在反复提Agent的重要性。
行,今天算是被你科普了一把。回去我得认真研究下能不能用LangGraph搭个工作流原型给老板看看。
可以啊,遇到问题随时问我。不过debug的时候别骂我就行。
哈哈那可不一定。