LangChain 框架指南
LangChain 是构建 LLM 应用的流行框架，提供了链式调用、Agent、RAG 等丰富的功能模块，支持 Python 和 JavaScript。
把 LangChain 想成“AI 乐高盒子”：
每块积木（Prompt、Model、Tool、Parser）都不复杂，但拼法很多，关键在于你先搭“能站住”的结构，再追求“炫技造型”。
#核心价值
- 组件化：将复杂的 AI 流程拆解为 Prompt、Model、Parser 等标准组件。
- 生态丰富：集成了几乎所有主流的 LLM、向量数据库和工具 API。
- 灵活性：通过 LCEL (LangChain 表达式语言) 轻松组合各种逻辑。
#学习路径
- 安装与配置 - 开启你的第一个 LangChain 项目
- Model I/O - 掌握提示词、模型调用与输出解析
- Memory 记忆系统 - 让你的机器人拥有长期记忆
- LangGraph 进阶 - 构建复杂、循环的多代理系统
#什么时候优先选 LangChain？
- 你需要快速串接多种模型、工具、向量库和外部 API
- 团队希望用统一抽象来管理 Prompt、输出解析、会话状态
- 项目会持续迭代，要求可维护、可替换、可测试
#你作为读者可以这样读
- 如果你要快速上线：先看安装 + Model I/O，先有可用版本
- 如果你要做产品化：重点看 Memory、RAG、日志追踪
- 如果你要做复杂代理：最后再进 LangGraph，别一上来就多代理编排
#实战建议
- 先做最小链路：Prompt -> Model -> Parser，确认输入输出稳定。
- 再加检索能力（RAG），建立可复现的评估问题集。
- 最后才引入 Agent，避免在基础链路不稳定时过早复杂化。
#常见坑
- 把 Agent 当默认方案：很多任务用简单 chain 更稳定、成本更低
- 忽略日志与追踪：建议全程接入 LangSmith 观察每一步调用
- 混用过多模型：先固定 1-2 个核心模型再做对比实验
实战里的幽默真相：
很多 AI 项目失败，不是因为“模型太笨”，而是因为“流程像一锅乱炖”。
提示：建议配合 LangSmith 使用，它可以极大简化调试过程。
