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楼主: ly030513

很好奇 RAG 真的是现代 ai agent 所需要的吗,还有 langchian 这种框架,没有看到太多

听风喂马发表于 2026-5-21 18:55:07 来自手机版 | 查看全部
楼主是在做什么工作的? 我们几乎所有的用户都要求我们提供 RAG ,让他们可以通过文档来调整智能体的能力。

而且 langchain 本来也不是需要大规模使用的,AI 开发不是 java 要使用 spring 、python 要用 django ,你就要用这个框架的各种功能,虽然最初确实是这样,不过已经是 22 年、23 年的事了,后来发展到应用 langchain 里的某个模块,比如读个文档啦、分块一下啦之类的,但是大家觉得 langchain 默认的功能不好用,只能做玩具,所有后来这些事情有了单独的处理方式,比如我们公司部署了自己文档处理,开源的也有 minerU 之类的工具,很好用。

再往后发展,到 agent 时代,langchain 自己也做了它们的 agent 框架叫 langgraph ,然后还有什么字节的 deerflow 啊 之类的,这些都是开箱即用的东西,可以快速的搭建出原型。但是我们给用户做智能体的时候,一般是不会完全套用某个框架的(这个和 web 开发区别很大),正常来说都是从 0 开始做的,一方面是这些框架都比较臃肿,而客户的需求是明确的,会有很多功能都用不上;还有一方面是增强对整体的掌控力。

那么如何从 0 开始做呢?其实基本上就是走了 langchain 那一套流程。只是每个功能的细节都是重新做的,都是当前项目定制的。

所以不是没有使用 langchain ,而是 langchain 的功能已经沉淀在历史中了,当前各种智能体框架也好、openclaw 、herness 之类的概念也好,都有 langchain 当年思想的体现。
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未命名发表于 2026-5-21 18:55:08 来自手机版 | 查看全部
楼主是在做什么工作的? 我们几乎所有的用户都要求我们提供 RAG ,让他们可以通过文档来调整智能体的能力。

而且 langchain 本来也不是需要大规模使用的,AI 开发不是 java 要使用 spring 、python 要用 django ,你就要用这个框架的各种功能,虽然最初确实是这样,不过已经是 22 年、23 年的事了,后来发展到应用 langchain 里的某个模块,比如读个文档啦、分块一下啦之类的,但是大家觉得 langchain 默认的功能不好用,只能做玩具,所有后来这些事情有了单独的处理方式,比如我们公司部署了自己文档处理,开源的也有 minerU 之类的工具,很好用。

再往后发展,到 agent 时代,langchain 自己也做了它们的 agent 框架叫 langgraph ,然后还有什么字节的 deerflow 啊 之类的,这些都是开箱即用的东西,可以快速的搭建出原型。但是我们给用户做智能体的时候,一般是不会完全套用某个框架的(这个和 web 开发区别很大),正常来说都是从 0 开始做的,一方面是这些框架都比较臃肿,而客户的需求是明确的,会有很多功能都用不上;还有一方面是增强对整体的掌控力。

那么如何从 0 开始做呢?其实基本上就是走了 langchain 那一套流程。只是每个功能的细节都是重新做的,都是当前项目定制的。

所以不是没有使用 langchain ,而是 langchain 的功能已经沉淀在历史中了,当前各种智能体框架也好、openclaw 、herness 之类的概念也好,都有 langchain 当年思想的体现。
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ycy123发表于 2026-5-21 19:19:07 来自手机版 | 查看全部
langchain 只是一个 AI 开发的“零件箱”
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