LangChain 在 0.1 版本发生了重要变更，官方还专门发了一篇博客，总体看下来可以概括为聚焦核心，共建生态，轻装上阵，加速商业化，我也在第一时间向官方申请试用了商业化产品，本篇文章从 LangChain 变更情况解读，商业化产品试用，以及类 LangChain 的 LLM 应用开发框架的发展三部分来谈谈。

Semantic Kernel 和 LangChain 是当前比较受欢迎的两款 LLMs 应用开发框架，笔者通过实现一个支持联网功能的智能 AI 助手来比较分析下两个框架的差异（适合自己场景的工具才是最好滴 🧑🏻‍💻）

当大模型成本逐渐降低，可靠性提升后，越来越多的业务应用将与LLM结合。为此，需要开发结合内部基础设施的SDK，更友好的prompt管理工具，能够快速构建RAG相关概念证明的平台。总之，需要一些封装好的框架快速调试应用，以支撑LLM应用开发的快速开发。

我的从零开始学 LangChain系列还没更完，感觉就要快被策反了 🤣，最近炒的很火的 我为什么放弃了 LangChain？，算是代表社区和广大开发者进行了一次大吐槽。LangChain 确实和 OpenAI 耦合的太紧导致扩展性较差，也存在过度封装以及调试困难的问题，但我的观点是在更成熟的框架出来之前，刚开始接触 LLM 应用开发的同学还是应该看看 Langchain，它运用 Prompt Engineering 的思想很值得借鉴，不过 LLM 应用开发的老司机确实该换工具了 🤡，这篇就给大家介绍下这款号称要替代 LangChain 的 AutoChain。

LangChain 就是一个 LLM 编程框架，你想开发一个基于 LLM 应用，需要什么组件它都有，直接使用就行；甚至针对常规的应用流程，它利用链(LangChain中Chain的由来)这个概念已经内置标准化方案了。下面我们从新兴的大语言模型（LLM）技术栈的角度来看看为何它的理念这么受欢迎。

最近关于 AIGC 的热点新闻中，出现了许多以 Agent 方式使用 LLM 的项目，像 AutoGPT、BabyAGI、CAMEL 和 Generative Agents 这样的项目获得极大关注。笔者在研究和借助 LangChain 社区工具实现过这些项目之后，试图简单谈谈它们之间的区别以及每个项目的特性。