一文带你搞懂 AI Agent 开发利器:LangGraph 与 LangChain 区别

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LangGraph 和 LangChain 是目前 LLM 领域的两大框架,旨在帮助开发者利用 LLM 构建应用程序,尤其是在今年 AI Agent 爆火的前提下,我觉得有必要预先让各位先了解这两大框架的特点和区别,并介绍 LangGraph Simulator 这一强大的模拟工具。

AI Agent 的幕后英雄

简单来说创建一个 AI 应用或是 Agent,就像是在导演一部电影,需要适合的"演员"(AI 模型),合理的"剧本"(工作流程),以及高效的"导演系统"(开发框架)。

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而 LangChain 和 LangGraph 就是两套不同风格的"导演系统",LangGraph Simulator 则是让你在正式"开机"前预演的工具,像是一个无需开销的 AI Agent 彩排场。

LangChain :线性思维代表

现代 AI Agent 通常需要处理复杂、状态化的流程,根据环境和历史信息做出决策,甚至需要多个 Agent 之间的协作。而这也逐渐成为 AI Agent 工作流的本质需求。

以下是一个非常简单的代理工作流—RAG 的表示:

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而 LangChain 作为直线思维的代表,目前只支持线性工作流,就像是一条生产线,每个步骤按顺序执行,但是它集成了包括 Anthropic、OpenAI 等多个 LLM 的对接方法。

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不过看起来它只适合内容生成、摘要、翻译等,线形且相对简单的任务。

当面对需要循环决策和复杂状态管理的 AI Agent 时,LangChain 的线性结构就显得有些力不从心,就像用直尺画圆一样,虽然可以完成,但需要更多额外工作。

LangGraph:网状思维的践行者

LangGraph 建立在 LangChain 的基础上,专为 AI Agent 设计,它目前同样支持可视化工具,即通过 LangGraph Studio 提供直观的开发和测试环境,并且还在一定程度上解决了 LangChain 的局限性。

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例如支持循环图结构,允许 Agent 像人类思维一样,根据情况循环决策,有序返回到先前步骤,以及自动维护 Agent 的记忆和状态,简化开发的内置状态管理

包括多 Agent 协作,支持多个 Agent 之间的交互和协作,适合复杂任务。

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一个有趣的细节是,LangGraph 不仅支持 Python,还提供了 JavaScript 版本,扩展了其应用场景,让开发者可以在网页应用中直接使用它。

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原文链接:https://langchain-ai.github.io/langgraphjs/how-tos/use-in-web-environments/

直观对比

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LangGraph Simulator

简单来说,它是 LangGraph 框架中的一个模拟工具,允许开发者在不实际调用大型语言模型(LLM)的情况下,测试 AI Agent 的行为和工作流。

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这就像是电影拍摄前的彩排——导演可以在不启动昂贵摄影机、不召集全部演员的情况下,检查剧本是否合理、场景转换是否流畅。

同样,开发者可以通过 LangGraph Simulator 实现可视化 AI Agent 的执行流程,模拟用户与 AI Agent 的交互,修改 AI Agent 的响应以测试不同场景以及调试和优化 Agent 逻辑

最重要的是,这一切都不需要实际调用 LLM,节省了计算资源和开发成本。在 LangGraph Studio 的支持下,这个过程变得更加直观和高效。

总结下来,在 AI Agent 开发的世界里,选择合适的工具就像选择合适的交通工具——高速公路上当然选择跑车(LangChain),而在复杂城市道路网中,一辆灵活的多功能车(LangGraph)可能更为实用。

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