LangChain与LangGraph无疑是当前开发者最推崇的AI Agent框架，尤其在复杂场景中，二者凭借从组件封装到流程编排的完整工具链，成为AI Agent开发的主流选择。随着LangChain 1.x与LangGraph 1.x的持续完善，整个体系的生态分工与工程化实践愈发清晰。但在实际承接AI 2B业务、落地各类Demo与项目后，我逐渐放弃了LangChain框架，转向更贴近业务本身的开发方式。

这并非否定LangChain的价值——能成为行业主流，必然具备不可替代的优势。但技术选型从不是追热点，核心在于是否适配项目规模、业务需求与技术栈。框架的终极意义，是服务于项目落地，而非让项目为框架妥协。结合实战经验，下文将拆解放弃LangChain的核心原因，以及AI应用开发中框架取舍的基本原则。

核心观点：AI编程时代，自研门槛大幅降低

过去依赖LangChain，很大程度上是为了规避重复编写API封装、Prompt拼接、错误处理等枯燥“胶水代码”的成本。但AI编程工具的普及，彻底改变了这一现状：几分钟内即可生成标准化LLM调用接口，快速实现带重试机制的向量检索模块，曾经耗时耗力的基础开发工作，如今一句话指令就能自动完成。

自研一个轻量级、贴合业务的AI框架，成本被AI工具极大摊薄。当手动编码的效率瓶颈被打破，与其耗费精力学习、调试庞大复杂的第三方框架，不如借助AI辅助，构建一个完全可控、逻辑清晰、仅包含必要功能的最小化框架。这也是我放弃LangChain的核心前提——自研门槛已低至可接受范围，灵活可控的价值远超框架带来的通用提效。

我们需要AI开发框架吗？

AI框架的本质，是为开发者提供标准化路径，解决重复造轮子问题，提升开发效率与团队协作一致性。开发AI应用时，LLM调用封装、Prompt管理、向量数据库连接、工具链接入（搜索、计算、数据库操作）、对话历史维护等工作，在不同项目中存在相似实现逻辑，这些通用功能被抽取为底层框架，构成了框架的核心优势。

但框架并非万能，其局限性同样显著：多数团队缺乏框架维护能力，面对框架升级、付费模块时难以应对，甚至面临推倒重来的风险；框架的通用设计与业务的个性化需求存在天然矛盾，过度依赖易被绑定。因此，用不用框架，本质是在开发效率与灵活可控之间找平衡，而平衡点的核心的是项目规模与需求特点。

不同项目场景的框架取舍策略

小项目：原生开发更香

若为小项目、Demo验证或内部工具开发，我始终倾向原生开发，不引入任何框架。这类场景的核心目标是快速验证想法、跑通业务流程，比如简单对话机器人、PDF问答工具、文案生成助手等，功能单一、边界清晰，无需复杂架构设计。

此时引入LangChain，反而会增加不必要的复杂度——学习框架逻辑、适配组件接口的时间，可能远超原生开发的周期。甚至无需自研，Coze、Dify等低代码工具就能满足需求。对于需要快速试错、频繁调整的小场景，原生开发是更务实的选择，能最大程度降低试错成本与迭代阻力。

中型/紧急项目：LangChain作为过渡方案

对于功能明确、有固定上线时间，且团队规模、开发资源有限的中型项目（涉及多轮对话、工具调用、检索等模块），LangChain是合适的过渡选择。其开箱即用的组件库，能让团队跳过基础功能的重复开发，将精力集中在业务逻辑与差异化功能上，缩短通用模块开发周期，快速搭建可运行的核心系统。

但需注意，项目成功上线、获得初步验证后，若需持续迭代，必须评估框架依赖的重构必要性——将业务逻辑与LangChain的通用实现解耦，避免深度绑定。否则后续需求迭代、问题排查时，框架的局限性会逐渐凸显，甚至成为业务拓展的瓶颈。

大项目：有实力就自研

当项目规模较大、维护与迭代预期高，或作为公司核心基建对外提供能力时，放弃LangChain、转向自研框架几乎是必然选择。此时项目核心诉求已从“快速开发”转向稳定性、可扩展性、可运维性，以及与公司现有技术体系的深度集成，而这正是LangChain的短板。

首先，LangChain设计偏向单体应用，内部模块耦合度高，硬拆分为微服务的改造工作量极大，自研框架可按需设计架构，灵活性更强；其次，LangChain内置日志、监控逻辑与企业现有运维体系可能不兼容，排查问题难度大，且多数团队无力改造框架；最后，作为第三方开源项目，其发展路线图、API变更、功能支持优先级不受自身团队掌控，易产生技术债，面临被动适配风险。大型项目追求的核心是“可控性”，自研框架才能从根本上保障这一点。

技术栈适配度：不可忽视的隐性成本

企业级应用开发中，Java仍是金融、电商、政务等领域的主流技术栈，PHP、Golang也有广泛应用。而LangChain的代码生态以Python为核心，若强行在非Python技术栈中引入，需额外搭建跨语言调用链路、适配开发规范，大幅提升开发与维护成本。

这种情况下，选择Spring AI等适配目标技术栈的工具，或自研对应语言的AI框架，比硬套LangChain更划算。技术栈的适配度，往往是框架取舍中容易被忽略但影响深远的因素，直接决定了项目的长期维护成本。

框架更新滞后：快速迭代场景的致命伤

AI领域技术与业务需求迭代极快，而LangChain这类综合性框架，因体量庞大、追求通用性，更新速度必然滞后于实际变化，产生三大核心矛盾：

其一，新能力接入滞后。当多模态、长上下文等新模型能力，或MCP等新协议出现时，原生开发者可立即跟进试错，框架用户只能等待官方适配，错失竞争先机；其二，通用抽象带来适配成本。框架统一接口屏蔽了底层差异，但要发挥特定模型的独有优势，需同时理解原生API与框架封装逻辑，甚至因框架滞后无法使用最新特性，在追求极致性能时得不偿失；其三，难以适配快速变化的业务需求。创业项目需求可能几周内频繁调整，当业务逻辑突破框架预设的Chain、Agent范式时，多数团队无力修改或自定义框架组件，只能妥协于框架限制。

结语：框架服务于业务，而非反之

LangChain的价值，在于为稳定、通用的需求提供效率支撑，适合需要快速落地、无需深度定制的场景。但在AI技术飞速迭代、业务需求灵活多变的当下，对框架的过度依赖，终将转化为开发阻力与技术债。

AI编程工具的普及，让自研轻量级框架的成本大幅降低，也让“贴合业务”成为技术选型的核心准则。框架取舍没有绝对答案，关键在于认清项目需求、团队能力与技术栈现状——无论是放弃LangChain转向自研，还是按需选用框架作为过渡，最终都要回归“服务业务落地”的本质，在效率与可控性之间找到最适合自己的平衡点。