在扩展 AI 的同时降低模型集成成本：LangChain 的开放式生态系统为封闭供应商提供无法实现的功能
快速阅读: 据《VentureBeat 公司》最新报道，LangChain开源框架推出新平台LangGraph，专注于长期运行的自主代理部署，已获370个团队使用。创始人蔡斯强调其开源生态系统的价值及对模型中立性的坚持，助力开发者构建更可靠的AI应用。
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了解更多关于LangChain的信息，这是一个在人工智能框架和编排领域领先的项目之一，计划继续致力于开源生态系统，尤其因为它强化了其与供应商无关的立场。LangChain联合创始人兼首席执行官哈里森·蔡斯（Harrison Chase）在接受《VentureBeat》采访时提到，其不同平台的成功可以归因于开发者对模型选择的需求，并且不局限于封闭的提供商。蔡斯表示：“LangChain框架的力量在于其集成和生态系统。”“生态系统的规模巨大，而框架开源使其成为可能。”
蔡斯指出，上个月LangChain的下载量达到7230万次，相比之下，竞争对手如OpenAI的Agents SDK。他补充道，LangChain的Python和JS框架“有4500名贡献者，这比Spark还要多。”LangChain成立于2022年，已经超越了最初的框架，该框架帮助开发人员构建人工智能应用程序。去年二月，它发布了测试和评估平台LangSmith，第二个框架称为LangGraph以及LangGraph平台，以帮助部署自主代理。
在整个增长过程中，LangChain始终保持开源，并与供应商和模型保持中立。例如，它与多家公司合作，如谷歌和思科，围绕代理互操作性展开工作。随着企业开始试验人工智能代理，蔡斯表示LangChain看到了提供考虑开发人员选择的部署选项的机会。“在过去一年半左右的时间里，越来越多的企业和公司只是想进入生产阶段。因此，我们成熟了所有的产品供应，不仅仅是开源的LangChain，而是作为一家公司集体提供的所有产品，以满足这一需求，并尽可能简化构建代理应用的过程，”他说。
LangGraph平台扩展了开源产品
LangChain的新开源平台之一LangGraph平台本周正式上线。LangGraph平台让开发人员管理和开始部署长期或状态持久的代理。这些代理基于蔡斯所称的“背景代理”，即在后台运行并在某些事件触发时工作的代理。LangGraph平台扩展了开源产品。
蔡斯指出：“我们正努力攻克围绕这些代理的一些复杂基础架构难题。”“LangGraph适用于长期运行的状态持久型代理，因此如果你正在部署一个简单的应用程序，你不会想要使用LangGraph平台。”他补充说，公司希望大力押注背景或长期运行的代理，发现这种更独立、自主的代理是一个更有趣的基础设施挑战。
通过LangGraph平台，组织可以通过一键部署、水平扩展以处理“突发、长时间运行的流量”、支持代理记忆的持久层、API端点进行定制以及对LangGraph Studio的原生访问来调试任何代理来部署代理。组织可能会发现自己越来越多地将代理上线。LangGraph平台包含一个管理控制台，可列出所有当前部署的代理，并允许用户查找代理、重用常见的代理架构并创建多代理架构。
“LangGraph的一大优势在于它能让代理开发者完全掌控认知架构。如果必须正确执行[大型语言模型]LLM操作，一个好的工具就是直接在你的LangGraph应用中创建循环评估，”蔡斯说。蔡斯补充说，通过LangGraph，开发人员可以访问“一个很好的编排框架”，以构建代理并将这些可靠的代理引入LangGraph平台进行部署。
在最佳测试期间，蔡斯提到已有超过370个团队使用了LangGraph平台。LangChain提供了三种使用LangGraph平台的层级，定价取决于开发人员计划如何托管服务。
更广泛的LangChain开源生态系统
对于蔡斯来说，LangChain的一大优势在于能够构建整个应用程序和代理开发的生态系统。LangSmith是公司的测试与可观测性平台，与LangGraph和LangGraph平台协同工作，用于追踪代理指标。由于许多使用LangGraph平台构建和运行的代理是长期运行的，企业需要不断检查它们是否继续符合规格。
蔡斯自豪地表示LangGraph是“最广泛采用的代理框架”，并声称它从微软的AutoGen和CrewAI的代理平台中下载量更多，再次引用了开源价值对其成功的影响。“LangGraph通常由需要构建面向最终用户的高流量代理（如LinkedIn、Uber、GitLab）的团队选择——原因是因为它非常低级且可控，这对于可靠代理是必要的。CrewAI和Autogen经常被使用是因为它们的学习曲线较浅——这些框架为用户做出更多决策，所以你是在易用性和功能之间进行权衡，”他说。
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