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LangGraph 与 LangChain：别再傻傻分不清了

在 LLM 应用开发领域，LangChain 和 LangGraph 是两个经常被提及的名字。很多开发者入门时会选择 LangChain，但随着项目复杂度提升，往往会遇到瓶颈——循环逻辑怎么都写不对，状态管理越来越混乱。实际上，两者并不是竞争关系，而是互补关系：前者是通用的 LLM 应用开发框架，后者是针对复杂工作流设计的编排引擎。本文将系统性地对比两者的区别，帮助开发者做出更合适的技术选型。

假设一个需求：构建一个客服机器人，用户可以随时追问、修正之前的问题，系统需要记住对话上下文，并且在特定条件下能够"回到上一步"重新回答。

如果用 LangChain 来做，你会发现它更像是一条单行道。定义好 Prompt，调用模型，返回结果，流程结束。虽然 LangChain 也有 Memory 模块，但那种线性流程在处理真正的多轮交互、状态回溯时，总感觉哪里不对劲。

GoLang 04月18日 206

Go 生态里的 AI 库盘点：SDK、开源与选型指南

用 Go 写后端、CLI 或运维工具时，要把大模型能力接进去，第一个问题往往是：Go 里该用哪个 SDK？生态够不够用？ 和 Python/Node 相比，Go 的 AI 生态更「散」，但近几年已有不少可用方案。本文按云端大模型、MCP、本地模型、RAG 四类场景盘点主流库，并给出选型建议。

场景：调用 OpenAI、国产大模型或兼容 OpenAI 协议的 API。

首选：openai-go（github.com/openai/openai-go），OpenAI 官方维护的 Go 库，覆盖 Chat 补全、流式输出、Function Calling、Embeddings、语音与图像等能力，与官方 REST API 保持一致，后续迭代有保障。

GoLang 02月15日 1143