隨著大型語言模型（LLMs, Large Language Models）如 GPT-4、Claude、Gemini 等逐漸普及，AI Agent 的應用也正如火如荼地發展中。無論是客服機器人、自動化助理，還是具備決策能力的智慧代理人，這些應用背後，都需要一個穩健的架構來協助整合 LLM、工具、資料與流程。而其中最受開發者歡迎的開源框架之一，就是——LangChain。

那麼，LangChain 到底是什麼？它能做什麼？又為何會被稱為打造 AI Agent 的關鍵基礎建設？本篇文章將用白話深入解析 LangChain 的核心概念、模組架構、應用場景與實際案例，幫助你快速掌握這個 AI 世代的重要開發工具。

一、什麼是 LangChain？

LangChain 是一個專為「語言模型應用開發」設計的開源框架，由 Harrison Chase 於 2022 年推出。它的主要目標是讓開發者更容易將 LLM 整合進應用程式中，並與外部世界互動，例如查詢資料庫、使用工具、呼叫 API、建立記憶機制等。

換句話說，LangChain 是一套「讓語言模型變得有用」的工程工具包。它不是替代 GPT，而是讓 GPT 能夠做得更多，變得更像一個可以執行任務、擁有記憶與邏輯能力的智能 Agent。

LangChain 支援 Python 與 JavaScript 兩大語言版本，且與 OpenAI、Anthropic、Cohere 等主流 LLM 提供商整合良好。

二、為什麼需要 LangChain？

單純的語言模型輸入與輸出只是一種對話介面，但要真正打造出 AI Agent，還需要整合以下幾個要素：

記憶：Agent 要記得你之前說過什麼。
工具使用能力：像人類一樣查資料、算數、讀 PDF、呼叫 API。
動態流程控制：根據輸入決定要走哪一條流程、執行哪些動作。
多輪對話管理：維持上下文一致性。
外部知識整合：能讀取資料庫、檔案系統、API 等外部知識來源。

這些複雜功能需要明確架構與模組化支援，而 LangChain 就是專門解決這些問題的工具。

三、LangChain 的核心模組與概念

LangChain 的架構由數個核心模組組成，每個模組各司其職，可靈活搭配與擴充：

1. LLMs 模組

LangChain 支援多種大型語言模型，如 GPT-4、Claude、PaLM、LLaMA 等。這是 Agent 的大腦。

2. PromptTemplates（提示模板）

統一管理提示詞格式，並支援動態填充變數。這讓提示詞設計更具模組化與可維護性。

3. Chains（鏈）

將多個 LLM 輸入輸出串連起來，形成複合任務流程。例如：先摘要、再翻譯、再分類。你可以把 Chain 想像成多步驟工作流。

4. Tools（工具）

Agent 可透過內建或自定義的工具來「擴展能力」，例如呼叫計算機、查詢天氣 API、讀取資料庫等。

5. Agents（代理人）

LangChain 最強大的部分是 Agent 模組，它能根據任務動態選擇使用哪些工具，並自行規劃行動流程。

6. Memory（記憶）

用來保存對話歷史或任務狀態，支援短期與長期記憶，讓 Agent 能記得使用者的偏好、上下文、進度等。

7. Retrievers & VectorStores（檢索與向量資料庫）

支援 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術，能將本地知識、文件資料嵌入向量資料庫，如 FAISS、Chroma、Pinecone，再結合語言模型進行智慧問答。

四、LangChain 如何運作？用一個例子說明

假設你想打造一個可以回答公司政策問題的 AI 員工助手，它的基本需求包括：

能讀取公司內部的知識文件（PDF、Notion 筆記等）
能回答問題並記得上下文
若知識庫找不到答案，能轉介人類協助

透過 LangChain，你可以這樣做：

將所有文件轉為文字並送進向量資料庫（VectorStore）
建立一個 Retriever，用於從向量資料庫中找出最相關的內容
建立一個 QA Chain，將檢索到的內容結合使用者提問，交由 GPT 回答
加入 Memory 模組，保存上下文資訊
設定 fallback 條件，當查無資料時自動顯示客服轉接訊息

結果是，你打造了一個具備知識檢索、語意理解、流程控制與記憶的 AI Agent！

五、LangChain 可以應用在哪些場景？

LangChain 的靈活架構讓它幾乎可以應用在任何與語言模型有關的開發場景中，以下是幾個常見的應用領域：

1. 智慧客服機器人

整合知識庫 + 多輪對話 + 記憶，取代人力客服。

2. 內部知識助理

建立企業內部問答平台，支援文件、程式碼、SOP 查詢。

3. AI 電子助理

可處理任務、管理行事曆、發送郵件、查資料等。

4. 教育問答系統

支援教材問答、自訂練習題生成、學習進度追蹤。

5. 法務/醫療/財務分析工具

結合 RAG 架構，輔助分析法律條文、醫療知識、財務報告等。

六、LangChain 的優點與挑戰

優點：

模組化設計：開發快速、易於維護
整合生態多元：支援多種 LLM 與資料庫、API
社群活躍：開源社群快速更新與討論資源多
擴充性高：從單一任務到複雜 Agent 都能處理

挑戰：

學習曲線略高：對非工程背景使用者稍具門檻
資源需求高：某些功能需搭配額外伺服器或 GPU
尚在快速迭代中：API 變動快，需跟上官方文件更新

七、實戰案例分享

案例一：AI 法律文件助理（DocuGPT）

一家律師事務所使用 LangChain 打造內部文件助理，能讀取法律判例、條文摘要，並協助撰寫初步法律意見。此應用結合：

LangChain Agent + RAG
PDF 檔案解析器 + 向量搜尋（Pinecone）
GPT-4 + 記憶模組

提升了文件處理效率 5 倍，並節省大量初階文書審閱人力。

案例二：創業家 AI 助理（FounderGPT）

一款面向創業者的 AI 工具，能協助寫商業企劃、競品分析、財務估算、簡報草稿等。整合了 Notion、Google Docs、Grammarly API 等第三方工具，形成類似 CoPilot 的個人工作助理。

LangChain 的 Tool 與 Agent 架構是該服務的技術核心。

八、結語：AI Agent 的時代，LangChain 是你的基礎建設

LangChain 不只是開發者寫 GPT App 的工具，更是 AI Agent 應用的「作業系統」。它將語言模型從單純的問答升級為具備任務執行能力的智能體，讓開發者能打造出真正能「做事」的 AI。

如果你是創業者、開發者、產品設計師，想讓 AI 為你的產品帶來自動化與智慧化，LangChain 是你不可錯過的關鍵技術。

標籤 #LangChain 相關文章

LangChain 是什麼？快速了解打造 AI Agent 的關鍵架構