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Langchain发布官方Agent IDE,不同于Dify/Coze的设计理念,能否获得开发者认可?

发布日期:2024-08-04 06:10:05 浏览次数: 5745
作者:AI工程化

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不得不说,LLM时代已经从模型竞争全面进入应用开发工具链竞争阶段。位于中间层的平台层具有非常强的生态性和垄断性,向下对接越来越多样化的模型及差异化AI基础设施,向上承接不同领域的垂直应用,宛如“国家电网”一般具有极大的想象空间,向下对接各种发电厂(风电厂、火电厂、蓄电站…),向上对接各类电气应用(电灯,电视…),这样独特的定位吸引了国内外一大批巨头押注。
Langchain以框架起家,提供代码级工具包,降低LLM开发门槛,在过去一年里获得了很多开发者,帮助开发者快速构建AI应用。同时,还存在一波希望更低门槛,专注业务应用本身的用户群(包含非专业程序员),未能被满足,这就给了构建其上的Langflow,Flowise等平台产品生存机会,得以进一步向端到端,低门槛扩展。国内厂商也纷纷押注低代码的LLM应用开发平台,其中以Coze和Dify最具代表性,由于产品设计运营得当,这两款产品在国内外都收获不少粉丝,呈现出巨大的潜力。似乎相较于盯着dark theme的代码编辑器,更多用户喜欢可视化直观的方式开发自己的应用,这也让本身在这一领域的领头羊Langchain、llamaindex感受到压力(本文先谈谈Langchain动作,下一篇来看看llamaindex的动作,欢迎关注)。另一方面,细粒度的、灵活的编排能力即Agentic workflow的概念变得越来越成为共识,简单依靠LLM的能力和固化的流程当下是难以实际落地的,这也催生了拥有大量复杂逻辑的应用流程,如何开发调试它们成了新的难题。
Langchain作为在Agent开发领域最早探索的玩家,也意识到这一问题,在今年一月初就推出了LangGraph实验版本,六月底推出稳定版本0.10,定位Agent应用编排开发工具,旨在打开黑盒,提高可控性。相较于Dify等低代码可视化工具,LangGraph走的是编程式路线,但这类方法有优点也有缺点,优点是延续langchain的用户群习惯,缺点是面对复杂的流程逻辑,开发调试都不够直观。近日(8.1),为了解决这一问题,Langchain进一步的推出了基于LangGraph的Agent IDE——LangGraph Studio(https://github.com/langchain-ai/langgraph-studio),支持可视化的进行agent开发调试。这种高代码配合可视化调试界面的解法与微软推出AutoGen Studio如出一辙(延伸阅读:两款图形化工具AutoGen Studio、X-force,有望加强MultiAgent框架AutoGen的优势地位(精彩实例))。熟悉大数据调度编排工具airflow的朋友可能会感觉似曾相识。
和传统编程不同,LLM应用开发的一大特点就是迭代式,开发过程需要不断的和LLM进行交互,并基于反馈改进提示或者逻辑,因此,LangGraph Studio为了满足这样的需求,在设计上有一些特点,比如可以直观的根据视图不断优化应用,并且通过类似可视化的修改中间环节节点的逻辑和数据,使得调试验证更加简单,加速开发迭代速度。同时支持与Langsmith集成,进一步提升可观测性。

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