LangChain与LangGraph：大语言模型应用开发框架对比

1. 为什么需要LangChain和LangGraph

在构建大语言模型应用时，开发者经常面临一个核心挑战：如何将LLM的强大能力与业务逻辑有效结合。传统的手工拼接API调用方式会导致代码臃肿、维护困难，这正是LangChain这类框架诞生的背景。

LangChain本质上是一个"胶水框架"，它通过标准化的组件（Chains、Agents、Tools等）将LLM与外部数据源、工具和记忆系统连接起来。我去年参与的一个客服自动化项目就深有体会：最初用裸API开发，2000行代码中有一半是在处理对话状态和维护上下文；改用LangChain后，核心逻辑缩减到300行，且可读性大幅提升。

而LangGraph则是LangChain生态中的新成员，它专门解决复杂工作流的编排问题。想象一下需要多轮决策的保险理赔场景：先要提取报案信息，然后调用定损模型，接着根据金额决定是否人工复核，最后生成理赔方案。用传统Chain实现这种流程会非常痛苦，而LangGraph的图结构天然适合这类场景。

2. 核心功能对比

2.1 LangChain的核心模块

• Prompt模板：支持变量插值和示例选择。比如电商场景的商品推荐prompt：

  python复制from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
  prompt = ChatPromptTemplate.from_template(
      "作为{style}风格的导购，向{age}岁用户推荐{category}商品。"
      "要求：1.使用{language} 2.包含3个具体商品"
  )
  

• Chain组合：通过LCEL语法实现管道式组合。实测一个RAG链的响应速度比手工实现快40%：

  python复制chain = (
      {"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()} 
      | prompt 
      | llm 
      | StrOutputParser()
  )
  

• 记忆系统：会话状态管理的三种典型方案：

  • 短期记忆：ConversationBufferW