從“黑箱”到“智能Agent”：LangChain的架構哲學革新
在LangChain出現之前，開發者直接調用LLM API的方式，充滿了“黑箱”操作的挑戰：
- 緊耦合的業務邏輯與模型調用： 所有的業務邏輯、API調用、記憶管理、錯誤處理等都可能混雜在同一個代碼塊中。這導致代碼脆弱、難以測試，修改一處邏輯可能引發全局問題，協作開發效率低下——設想一個沒有函數、沒有類的編程環境，所有的代碼都在一個
main函數里，這正是傳統LLM集成的寫照。 - 多步驟任務處理的困境： LLM難以一次性完成復雜任務，它需要思考、規劃、執行、反思。開發者需要手動編寫大量條件判斷、循環、錯誤重試邏輯，模擬LLM的“思維過程”，效率低下。
- 記憶與上下文的短板： LLM的無狀態特性意味著每次調用都是獨立的，要實現持續對話，需要手動維護歷史消息，并面臨復雜的Token管理和上下文窗口限制的難題。
- 可觀測性與調試的缺失： LLM的內部推理過程不透明，當結果不符合預期時，定位問題如同大海撈針，“Prompt Engineering”變成了一門玄學。
LangChain的出現?
![[AI算法] LLM中的gradient checkpoint機制](http://pic.xiahunao.cn/[AI算法] LLM中的gradient checkpoint機制)
（ABC）)
