最热门的大模型开发框架
https://star-history.com/#langchain-ai/langchain&langchain-ai/langgraphµsoft/autogen&run-llama/llama_index&spring-ai-alibaba/spring-ai-alibaba
可以看出langchain是最热门的
单一的大语言模型的局限性
所以要构建真正实用的AI应用，必须将大语言模型与外部工具、数据源和记忆机制有机结合，从而催生了LangChain框架的设计理念
LangChain是当前构建生产级AI智能体系统的首选
LangChain框架的定位
langchain作为大模型与应用间的中间层，可统一调用各类大模型、管理提示词与上下文，还能集成外部工具和数据源，快速搭建具备推理，行动能力的智能体
核心定位三点：
1、打通大模型与外部资源：统一接口对接数据库、检索引擎、API、文件系统等
2、封装底层复杂逻辑：抽象工具调用、记忆等能力、降低智能体开发难度
3、支撑多智能体协作：依托LangGraph等生态、从单智能体拓展至多智能体协作，可构建工业级智能体
LangChain的应用场景
大模型相关岗位介绍
应用开发是大模型最值得关注的方向：应用为王！
学习LangChain框架，高效开发大模型应用
LangChain 究竟是什么？
名称来源于Language（语言模型）和Chain（链式连接）的组合
体现了其核心设计理念：链接大语言模型与其他各种计算资源和数据，构建强大的AI应用
LangChain的两个重要版本
LangChain v0.3版本
长期以来，LangChain因为API变动频繁而被开发者戏称为"版本碎钞机"。
一方面，24年是LangChain架构重大变革的一年，LangChain团队推出了LangGraph作为底层智能体编排框架，并将原有的链和智能体标记为弃用，转而采用基于LangGraph构建的统一智能体抽象
另一方面，GPT-4逐渐普及，包括调用外部工具，结构化输出，系统提示词等功能，都成了模型的基础功能。而对于开发者而言，此时再使用LangChain再对这些功能进行封装就显得多此一举。
此时，很多开发者的整体使用感受：
LangChain v1.x版本：AI开发新范式
25年10月20日，LangChain团队正式发布了第一个正式大版本：LangChain v1.0.0与LangGraph v1.0.0，这是AI智能体开发领域的里程碑事件，标志着框架的成熟和标准化，为企业级AI应用提供了稳定基础
官方首次明确API稳定保证：承诺在2.0版本前无破坏性变更。这种稳定性对于企业级应用，是至关重要的。
