主要观点：2025 年的 AI 格局发展迅速，LangChain 成为构建下一代 AI 应用的关键框架，能加速开发并保持可靠性和可扩展性。
关键信息：

• LangChain 可用于构建多种 AI 应用，如对话代理、RAG 系统等，提供灵活模块化基础。
• 它能整合语言模型和各种数据及工具，成为 2025 年 AI 开发的领先选择，与多种主要模型兼容。
• 由 LCEL、LangGraph、LangServe 和 LangSmith 四个关键组件驱动，可用于不同领域的 AI 开发。
• 在多个领域有显著应用，如 RAG、多代理系统、开发者助手、智能企业助手等。
• 开发者应遵循最佳实践，如使用 LCEL 保持工作流清晰、采用模块化工具等。
• LangChain 生态系统将不断发展，包括 LangChain Hub、模板、CLI 等，还将支持多模态 AI 等。
  重要细节：
• LangChain 早期是用于链接提示的工具，现已成为处理从简单查询到复杂分布式工作流的综合系统。
• LCEL 用清晰声明式语法定义 LLM 工作流，减少错误和提高协作。
• LangGraph 基于图的有状态架构支持自适应长期交互。
• LangServe 简化部署为生产就绪 API。
• LangSmith 增强可观察性。
• 在 RAG 中，通过 LangChain 功能可创建可靠的 LLM 应用。
• 多代理系统中不同代理协作完成任务。
• 开发者助手能理解代码库等并进行相关操作。
• 企业内部代理可协助多部门工作。
• LangChain 生态系统的各部分如 Hub、模板、CLI 等的作用。