为什么都放弃了LangChain？

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为什么都放弃了LangChain？

 

重点标签 LangChain、AI测试工具、Octomind、AI Agent、开发团队

文章摘要

LangChain评价两极分化

LangChain自诞生以来，就面临着口碑两极分化的局面。一方面，有人因其丰富的工具和组件以及易于集成的特点而看好它；另一方面，也有人因其在技术快速变化的当下难以构建一切而看衰。Fabian Both，AI测试工具Octomind的深度学习工程师，最近发表了一篇关于LangChain的吐槽文章，引发了热议。

LangChain曾是最佳选择

Octomind团队曾使用LangChain超过12个月，从2023年初开始，但在2024年决定移除。当时，LangChain因其组件和工具的丰富性以及人气的上升而被视为最佳选择。然而，随着需求的复杂化，LangChain的问题开始显现，它逐渐成为阻力而非助力。

LangChain的抽象问题

LangChain的不灵活性和抽象性是其主要问题。虽然在需求简单时，LangChain的高级抽象有所帮助，但随着需求的增加，代码的理解和维护变得困难。LangChain的抽象方法通过增加新的抽象概念，如Prompt模板、输出解析器和链，增加了代码的复杂性，却没有带来明显的好处。

LangChain对开发团队的影响

在应用程序中大量使用AI Agent执行任务时，LangChain成为限制因素，尤其是在尝试从单一Sequential Agent架构转向更复杂架构时。例如，生成Sub-Agent或多个专业Agent相互交互时，LangChain的限制导致实现范围的缩小。

不使用LangChain的选择

在移除LangChain后，Octomind团队发现不再需要将其需求转化为适合LangChain的解决方案，而是可以直接编写代码。这引发了一个问题：我们真的需要构建人工智能应用程序的框架吗？LangChain的组件给人的印象是构建LLM驱动的应用程序非常复杂，但实际上，大多数应用程序所需的核心组件相对简单。

LangChain的可取之处

尽管存在问题，LangChain也有其可取之处。另一位开发者Tim Valishev表示，他会再坚持使用LangChain一段时间，因为LangChain提供了开箱即用的可视化日志、Prompt playground、测试分数历史和Prompt版本控制等功能，这些都是其优点。

AIGC提升营销视频创作效率

此外，文章还提到了6月26日的《AIGC体验派》第二期，邀请了火山引擎智能创作云运营负责人吴佳硕和NVIDIA解决方案架构师刘一鸣，讨论如何利用AIGC提升营销视频创作的效率。

总结

LangChain作为一个AI工具，虽然在某些方面受到好评，但也存在不少问题，特别是在代码的抽象性和灵活性方面。开发团队在使用LangChain时需要权衡其优缺点，并根据实际需求做出选择。同时，AIGC技术在营销视频创作等领域的应用也值得关注。

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原文作者: 机器之心