在看 langchain 关于 agent 开发相关的内容,以前大模型刚兴起的时候看只觉得是多此一举,过度封装,现在 agent 时代再来看,他的 langgraph 也是手动编排,使用起来很别扭,也看了最新的 deepagent 框架,看了部分示例,感觉用起来还是不变,api 感觉也很混乱,有些在 langchain ,有些在 langgraph ,有些在 deepagent 。 我很是怀疑,在 claude code 跟 openclaw 这种更多依靠模型能力去推动流转的模式普及下,langgraph 这种强控制流程的手动编排方式是不是会被迅速淘汰。—— 也看了 nanobot 的源码实现,确实 agent loop 是很浅的一层原生实现,压根用不上框架,
各种推荐总在强调 langgraph 是生产级的,想问问各位,到底有没有必要上 langgraph ,或者说有没有更好的选择,比如 claude sdk 之类的。 ———— 应用场景是楼宇控制的智慧大脑, 想着直接用 openclaw ,公司一定要自己撸一个框架出来....
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ysn2233 3 天前
感觉不管什么框架在模型能力迭代后都容易过时
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ruxuan1306 3 天前 高级程序员喜欢产出复杂的设计,这样才能证明他们的价值。
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iorilu 3 天前
还没来得及学呢, 就落伍了?
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coefu 3 天前
应用场景是楼宇控制的智慧大脑,这都敢瞎搞?万一困住人了,或者防火门遇到问题打不开。岂不是完犊子。
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extrem 3 天前
你可以问问自己,代码里的所有 if 、switch 、for 、while 是不是都能用 提示词+tool 的形式让 lm 动态处理了,如果是的话它们就是多余的
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shakaraka PRO 你要先看 langgraph 解决了你什么问题,然后你尝试让 agent 试下,是否可以实现。答案简单明了
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TerryBlues 3 天前 via Android
所以 LangChain 团队最近推出了 Deep Agent 。不过 LangGraph 我个人觉得也并不是毫无用武之地了,毕竟 Coze ,Dify 这种低代码工作流依然有市场。
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visper 2 天前
AI 应用开发准则一:能用工作流固定流程的地方,不用智能体的自主决策。
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fork3rt 2 天前
已经落伍了 不要学了
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hailang609 1 天前
说实话,LangGraph 确实有点尴尬。
我现在的项目 80%用基础 Chain ,15%用 Agent ,5%才用到 LangGraph 。大部分场景真的用不上那么复杂的图结构。 Claude Code 和 OpenClaw 这种靠模型能力推动的,确实更省事。但 LangGraph 也不是完全没用,比如你需要严格控制的流程(你说的楼宇控制),用图结构更可控。 我的建议: - 简单项目:直接用 LCEL 或者 Claude SDK - 复杂可控流程:LangGraph - 快速原型:OpenClaw/Claude Code 别急着追新,先把基础打牢。LangChain 基础概念搞懂了,LangGraph 上手很快。 40 岁老程序员,最近 3 个月从 0 开始学 AI ,整理了一份 LangChain 学习路线,从基础到 LangGraph 都有,需要的话私信我。 |
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WIN2333 9 小时 28 分钟前
@hailang609 转人工
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