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张小明 2025/12/29 4:22:15
公司备案网站被注销吗,百度云网站备案流程,rar在线解压缩网站,莱芜网站建设哪家好当前 AI 应用开发框架众多#xff0c;要为项目选型还挺不容易的。 而 LangChain 近年来因其低代码多模型兼容特点备受瞩目#xff0c;该开源框架声称通过预构建的模块化组件和统一的 API#xff0c;只需约 10 行代码即可部署一个 Agent。 近期LangChain 完成 1.25 亿美元 B …当前 AI 应用开发框架众多要为项目选型还挺不容易的。而 LangChain 近年来因其低代码多模型兼容特点备受瞩目该开源框架声称通过预构建的模块化组件和统一的 API只需约 10 行代码即可部署一个 Agent。近期LangChain 完成 1.25 亿美元 B 轮融资估值达 12.5 亿美元背后正是其为开发者大幅降低构建难度的技术优势。除了 LangChain还有像 n8n、Dify、Coze 等自动化/低代码平台他们都能做AI项目并且各有侧重点。今天我们就简单梳理各类方案特点与适用场景帮助 CTO 们明晰在不同需求下该如何选型。LangChain的崛起历史其实类似LangChain这种AI框架很多比如早期的AutoGPT、BabyAGI而且他们也很努力AutoGPT 通过循环调用 GPT-4 来“自主”完成目标任务BabyAGI 则加上了任务管理和记忆模块。尽管创新十足但这些早期框架往往功能单一、可定制性差难以满足复杂生产需求。LangChain 则在此背景下脱颖而出成为构建多步骤 LLM 应用的通用开发平台。它提供了模块化组件来构建 Chains链、Agents代理和检索器支持与各种外部工具和数据库集成。简单来说LangChain 将模型、提示、工具调用、记忆等能力模块化方便开发者快速拼接复杂流程。2024 年推出的 版本进行了彻底重构提供了更加简洁直观的 API并引入了调试监控平台 LangSmith其实从这个时候起他已经有点一骑绝尘的意思了。2025 年LangChain 应该也意识到一般的RAG技术已经不能满足复杂的记忆需求了所以 2.0 以 LangGraph 图工作流引擎为核心支持更复杂的多智能体编排和高级优化工具。现阶段来说LangChain的真正对手可能是微软的 Agent Framework这里依旧有生态闭环的考虑因素在但不影响LangChain在社区的地位。接下来我们将目光聚焦于常见的两类AI项目工作流与知识库。工作流AI当前阶段工作AI流普遍遵循思考→行动→反馈的循环模式。在每个步骤中模型基于已有业务逻辑决定下一步操作系统执行相应动作。比如在自动审批场景中LLM先输出调用OCR工具识别发票内容再基于结果判断金额是否超标而后再下一步。这种循环机制使得流程可以分为多个Agent、Chain、Tool的组合Agent负责流程决策工具节点执行具体操作如API调用、数据库查询、文件解析等记忆/状态组件则负责记录中间结果确保信息传递LangChain适合简单连续任务而对于多步骤、多分支的复杂工作流场景就要用LangGraph了他引入图和状态管理支持条件分支、并行任务与多智能体协作更适合构建动态决策和全局状态管理的复杂流程。比如在LangGraph中审批流程可拆分为多个独立Agent节点如审核、财务、通知等各节点独立运行并通过状态传递信息实现更灵活可靠的业务执行。PS这里要特别注意就我这边实践下来多Agent的必要性不是很高大家使用要慎重不要人为的提升复杂度在项目快速验证阶段推荐使用低代码平台比如Coze、Dify真的要生产落地再做切换。知识库AI现在企业最常见落地的知识库AI也就两个AI检索、AI客服。典型流程为用户提问→检索相关文档→将上下文与问题共同输入LLM→生成答案。比如员工询问“报销政策”系统先检索知识库中相关内容再将文档片段作为上下文供LLM生成回答确保答案基于最新专有信息很简单的逻辑实现上也很类似检索阶段使用向量库如Milvus、Qdrant或关键词检索查找相似文档生成阶段通过RetrievalQAChain或自定义工具调用LLM生成答案。LangChain 这里是完全自由的开发者工具包适合高度定制的复杂场景其实这块主要是数据使用策略会很多变Dify 提供可视化知识库管理和RAG流水线开箱即用支持实时更新适合技术背景有限的团队Coze 这里与Dify类似但他知识库一块做得是相对较差的我们熟悉的几个里面其实FastGPT知识库一部分内容还比较丰富n8n 完全不提供知识库他可通过函数节点调用外部API实现检索适合将知识库功能嵌入已有自动化流程的轻量应用。这块其实没太多好说的我们集中一下说下几个AI项目平台的选项建议选型建议先说总体结论如果复杂度高、RAG自由度高那么无脑选择LangchainLangGraph即可如果要快速集成多个业务系统那么n8n可能是最优解快速上线运营也不想过多维护没什么花花肠子选Difydemo或者轻助理就是2C的场景选Coze从技术门槛来看LangChain 需要写代码才能发挥最大威力而其他平台都提供了可视化操作界面。比如 Coze、Dify 主打拖拽式开发无需编程n8n 虽然功能强大但定位偏向技术团队其设计允许用拖拽整合任意 LLM试上也更熟悉代码逻辑。因此如果团队中大部分人不擅长编程可以无脑上 Coze/Dify反之若团队高手云集、想要自定义细节则可以考虑 LangChain。原生功能方面各家亮点不同。LangChain 本身就是一个代码库支持链式调用多个模型和工具但不内置知识库。想搞多智能体并行控制的话需要用到其新出的 LangGraphDify 集成了从 Prompt 编排、RAG 检索引擎到 Agent 框架、工作流的全套技术栈Coze 也提供插件、短期/长期记忆、知识库和可视化工作流等能力主打一个低门槛切入。n8n 的核心优势是几百个集成接口和模板库可以把 AI 能力融合进各种业务流程但它本身并不提供专用的知识库管理或高级 Agent 功能。在适用场景上简单说若项目复杂度高、需要生产级多步 AI 流程那么 LangChain 体系最靠谱Dify 的定位则横跨 MVP 和企业级很多创业团队用它做 MVPCoze 适合想要快速开发有商业价值的对话智能体比如发布到字节系应用、飞书、豆包等平台的智能客服这里会有流量支持n8n 适合对技术自动化有需求的团队例如 IT/运营自动化、客服工单处理等用它做多步 AI 任务也毫无压力。最后看社区生态LangChain 绝对称王其 GitHub Star、文档教程和第三方插件都非常丰富网上有很多案例n8n 社区也很活跃已有 150k Star、20w 用户AI 类工作流模板多达 4000 多个。Dify 开源且社区活跃官方和用户贡献了大量场景模板通过 DSL 文件一键导入即可复用Coze开源了但第一波后好像没什么持续响动了…最后给一张简表大家感受下结语从使用习惯来说我做生产级别项目会选Langchain、做Demo或者课件会选Coze、做系统集成会选n8n…只不过在AI应用开发框架的选型上没有绝对的最佳选择会什么就用什么什么熟悉就选什么好了因为只要甲方不特别要求我都会自己写代码…各位技术决策者如果要做AI项目现在要做选型需要回答几个问题我们的核心需求是验证概念、快速上线还是构建高可控的复杂系统团队的技术储备更偏向于可视化配置还是代码开发项目的长期演进路径是怎样的技术是服务于业务的工具业务变了技术跟着变就行…想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”
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