作者用ChatGPT 40生成的图片

直到不久前，如果你想要开发使用如OpenAI这样的大型语言模型的应用程序，具备一定的LangChain知识是必不可少的。OpenAI API允许你访问大型语言模型。但是，即使是简单的聊天机器人，你很快就会发现还有许多其他事情需要处理。对此（无意冒犯），OpenAI最近（2025年3月）推出了响应API。这是OpenAI为提升基于LLM的代理能力而不依赖外部编排框架的下一步举措。它取代了Assistants API，并引入了之前需要LangChain的多项内置功能。

本文声明：本文是我试图理解新响应API的含义并与LangChain进行比较的尝试。我在理解差异和深入探讨不同方面时，广泛使用了ChatGPT。本文代表了我的学习成果的总结。

开发智能AI应用不仅仅是向大型语言模型（LLM）发送查询并接收响应。早期的LLM接口——如OpenAI的GPT-3 API——是无状态的。它们没有记忆功能。这意味着每次对话都是独立的。这需要开发者手动维护对话历史和上下文信息。

更具体地说，这些API无法做到以下几点：

跨会话保存长期记忆

• 具有记忆功能的聊天机器人肯定更适合与人类互动，因为它可以长期保存用户的互动记录。这意味着它可以记住以前的对话、偏好，以及在不同会话中的用户信息，使聊天更加流畅自然。

把多个步骤连起来，这样可以进行多步推理。

• 聊天机器人可以处理需要多步逻辑的复杂查询。这需要将任务分解为较小的组件并依次处理它们。
• 例如，如果用户问“你能查一下我的订单状态，如果符合条件就帮我安排一个退货吗？”聊天机器人会先查订单详情，再看下退货政策，最后安排退货——而不是像以往那样将每个步骤作为独立的查询来处理。

3. 有意义地与外部工具、接口和数据库交互

• 该聊天机器人可以从外部来源获取实时信息，与第三方API进行交互，或者从数据库中提取数据。
• 例如，当用户问“我的账户余额是多少？”时，银行聊天机器人可以从银行API中提取交易详情，而不仅仅是依赖于预设的固定回答。

1. 协调多个大模模型或代理共同完成任务

• 该聊天机器人可以将任务的不同部分分配给专门的AI模型或代理，以便发挥每个模型的优势，提高性能。
• 例如，一个旅游聊天机器人使用一个AI模型来进行自然语言理解，另一个来检索航班和酒店信息，还有一个用于根据用户的偏好总结出最佳旅行行程。这种方式比依赖单一模型更加准确和高效。

这就是为什么像 LangChain 这样的 A AI 调度器变得流行起来。LangChain 提供了记忆、工具集成、多步推理过程和编排，让开发者能够构建更高级的 AI 应用。

然而，随着OpenAI最近发布了Responses API，形势正在发生变化。这个新的API是否减少了或替代了像LangChain这样的编排器的需求？让我们一起来看看。

响应 API 是 OpenAI 在使基于 LLM 的代理更强大而不必借助外部编排框架的下一步举措。它取代了助手 API，并引入了之前需要通过 LangChain 实现的多项内置功能。

1. 内存式状态管理

• 与传统API中每个请求各自独立不同，Responses API提供了一个更好的状态维护机制，减少了手动管理内存的需求。

1. 调用内置工具:

• 该 API 原生集成了网络搜索、执行代码、文件分析和调用 API 等功能，让 AI 模型能够动态获取信息，而不只是依赖训练数据。

3. 隐式的workflow控制

• 该模型,可以根据上下文自主选择调用哪个工具,比之前的API版本更灵活.

4. 友好的开发人员多步骤操作

• 与手动连接 API 调用相比，Responses API 简化了多步骤工作流，不过也有一些限制。

所以，看来OpenAI API提供的功能很快就能追上LangChain了，恐怕没那么简单。

让我们比较它们在一系列影响使用情况的因素上。

响应 API 显然只能访问 OpenAI 模型，而 LangChain 则提供 OpenAI、Anthropic、Cohere、Hugging Face 等更多选择的模型。这让 LangChain 的选择范围更广。

响应 API 支持工具调用，它可以与预设的工具（如检索功能）进行交互。然而，其检索能力仅限于使用 OpenAI 内置的文件存储和检索 API。你可以上传文件，系统会从这些文件中检索相关内容，但你不能直接连接到外部向量数据库或自定义嵌入搜索管道。

另一方面，LangChain中的检索增强工作流允许你：

• 自定义嵌入模型（例如，OpenAI、Cohere 或 BGE 的嵌入）。
• 存储和从专用向量数据库中检索数据。
• 使用混合搜索（密集与稀疏检索）实现更稳健的文档检索。

比如，我们来看一个使用这两种工具的简单RAG（检索增强生成）聊天机器人的例子。

使用响应API功能:
聊天机器人可以利用OpenAI内置的检索API来提供基本的文档检索服务。如果用户上传了一个PDF手册，聊天机器人可以据此文档回答相关问题。

使用LangChain（或其他类似的协调器）：
一个连接到Pinecone/Weaviate的聊天机器人，利用先进的RAG技术，如混合搜索和重排名。它可以处理数百万份文档，即使查询模糊或涉及复杂推理，也能找到最相关的文档。

响应 API 内置了部分状态保留功能，相比之下，LangChain 提供了持久长期记忆功能。响应 API 中的“内置状态保留”与 LangChain 和其他类似系统中的“持久长期记忆功能”之间的区别在于，记忆在多次交互过程中的存储、检索和使用方式不同。

API 的响应：包含内置状态记忆功能

• 该模型可以在对话窗口内暂时追踪说过的内容，但一旦会话结束，记忆就会丢失。更具体地说，API 在会话过程中记住上下文，但不会在不同对话间保留记忆。因此，你需要手动将过去的对话内容传递给模型以保持上下文。

• 这种限制意味着什么？基本上是没有跨不同用户交互的长期记忆。因此，我们无法例如检索用户之前交互中的偏好信息。

  LangChain, 向量数据库（VectorDB），自定义内存（Custom Memory）：持久的长期记忆

• 记忆存储在外部（例如数据库、向量库或结构化的日志中），并且可以跨不同的对话和会话进行检索。即使经过长时间，AI 也能回忆起用户的偏好、过去的互动和历史背景。这不仅有助于记住用户的特定偏好（例如之前的订单），还能实现长期个性化。数据还能被结构化并高效检索，从而使整个过程更加可扩展。

一个能够记住以前遇到的问题的聊天机器人，作为客户支持的示例，仅能通过长期记忆实现。

• 用户（第一次会话）: “上周我的WiFi出了点问题。”
• 聊天机器人: “你的连接不稳定，那个时候我们提供的故障排除步骤有用吗？”
• （一周后，第二次会话）
• 用户: “问题又冒出来了。”
• 聊天机器人: “我记得我们上次重置了路由器，这次试试别的办法吧。”

响应API仅支持有限的单代理工作流，而LangChain则具有完全灵活的多代理协作流程。两者的区别在于AI代理如何互动、协调和执行任务。

限制版（单一工作流）—— 响应API接口

响应API设计是为一次仅处理一个AI代理而设计的。这意味着模型可以依次调用工具、检索数据或处理请求，但不能将任务分配给多个专门的AI模型进行处理。模型能够决定调用哪个工具，但不能动态地协调多个代理来共同完成任务。

这个限制在于API不允许单独的AI模型或代理处理问题的不同部分。这也限制了模型的决策能力，因为模型会做出所有决策，即使特定的AI会更合适。这也使得模型不太动态适应，因为它无法在多个模型之间切换不同的推理策略。

示例说明（客服聊天机器人响应API接口）:

• 一个聊天机器人可以查看过去的订单，提供故障排除建议，并办理退款，但它会自己搞定这一切，而不会把任务分给其他AI。

  高度灵活的多智能体流程 — LangChain (语言链)

LangChain支持多个AI代理协同工作，每个代理可以专注于特定任务并与其它代理通信。你可以拥有多个大型语言模型（LLM）或专门的AI代理，每个代理拥有不同的功能，并进行动态协作。这样可以实现任务的分工——一个代理负责检索，另一个处理摘要，还有一个撰写结构化的报告。其次，你可以混合使用GPT-4、Claude、Mistral，甚至可以使用自定义微调的模型来执行特定任务。你还可以实现更专门化的推理——不同的代理可以按照不同的工作流程操作，从而优化复杂任务的处理性能。

例如（使用LangChain的多代理系统AI旅行预订助手）：

• 代理 1：航班查找器 → 从航空公司 API 中查找航班价格和时刻表。
• 代理 2：酒店推荐 → 搜索酒店评论并推荐最佳选择。
• 代理 3：预算优化器 → 比较航班和酒店的总费用，并推荐最划算的方案。
• 代理 4：行程摘要 → 为用户提供简洁的行程。

主 AI（即“orchestrator”）将所有结果整合为一个结构清晰的回复。

OpenAI 的 Responses API 中的复杂多步流程（基本链式处理）与 LangChain 中的高级链式处理和条件判断之间的区别在于 AI 在处理多步任务时，处理依赖关系以及应用决策规则的方式。

API 响应和按序执行

响应式API可以处理简单的、循序渐进的过程，其中一步逻辑上紧跟着下一步。然而，它不支持复杂的条件判断或并行处理。

模型决定调用哪个工具，但遵循线性的执行方式。如果任务需要多个步骤，它会依次执行，而不进行动态分支操作。

这有几个限制点。其中最重要的一点是，无法根据中间结果作出调整——这个模型无法根据结果调整步骤。

其次，每个任务都遵循一个预定义的顺序，即使情况需要不同的处理方式也一样。没有条件逻辑。此外，没有并行执行——如果有多个任务需要执行（例如，从两个来源获取数据），它们是顺序执行的。

示例场景（一个使用响应 API 的基本多步骤工作流 — 聊天机器人帮用户预订航班）
步骤如下:

1. 用户：“帮我订个从纽约到伦敦的航班吧。”
2. 机器人帮我在网上搜了下航班。
3. 机器人给我提供了几个选择。
4. 用户选定了一个航班。
5. 机器人帮我订好了这个航班。

每个步骤都按照固定的线性流程进行，如果用户突然改变主意，比如在确认航班之前询问酒店选项，聊天机器人无法根据用户需求即时调整流程。

LangChain：高级链式逻辑与条件处理

LangChain支持动态且非线性的工作流程，其中间结果会决定下一步的动作。它支持条件逻辑，这意味着AI可以根据实时数据调整其工作流程。它还支持并行执行、错误处理和多分支流程。

好处在于，AI能够根据用户的反应或外部条件动态调整工作流程。多分支执行支持根据不同条件（例如，不同的错误处理路径）选择不同的路径。此外，它还支持并行处理，能够同时从多个来源获取数据，并将结果合并。它还具有高级的任务依赖功能，可以在执行下一步之前检查之前的步骤。

🔹 例如（基于LangChain的高级多步骤流程 — AI旅行助手）

1. 用户：“帮我找到最便宜的航班飞往伦敦，以及机场附近的一家四星酒店。”
2. 系统同时处理两个任务：

• 机票小助手 → 找最划算的航班。
• 酒店小助手 → 找伦敦附近机场的四星酒店。

3. 条件逻辑：

• 如果航班费用超过1000美元，聊天机器人会建议改期。
• 如果找不到机场附近的酒店，就会扩大搜索范围。

4. AI结合这两种结果并提供优化后的选择。

1. 用户选择一个选项 → AI 一次性为两者下单。

决策AI系统实时适应，保证灵活而智能的工作流程。

这得看你怎么用。

如果您正在构建一个基本的 AI 助手，使用响应 API 来回答查询、搜索网络或执行简单任务，并且想要一个轻量级的内置解决方案，无需复杂的依赖项。此外，您仅与 OpenAI 的生态系统工作。

如果你需要长期记忆、向量搜索或高级RAG功能，请使用LangChain。你需要超出OpenAI API所能提供的复杂多步骤工作流程。你希望集成多个LLM（如GPT-4、Claude、Mistral等）以实现冗余或专业推理。你需要多代理编排，即不同的AI模型处理任务的不同方面。

响应 API 是一个重大的进步，让 AI 开发更加顺畅。但是，它并不能取代像 LangChain 这样的编排器，特别是在企业应用、复杂工作流和多代理 AI 系统等场景中。

如果你的目标是快速行动起来并利用OpenAI的平台，Responses API可能已经足够用了。但如果你需要一个可扩展且灵活的AI架构，LangChain（或类似框架）仍然是非常必要的。

我希望你对Response API和LangChain之间的差异有些了解。这是一个复杂且不断演变的领域，如果你想用AI来开发应用，确实需要对此有一定的了解。

要是你喜欢这篇文章，可以看看我的 YouTube 频道 AIeconomics。这个频道主要讲的是人工智能的最新动态以及它对企业和日常应用的影响。

参考资料

1. https://openai.com/index/new-tools-for-building-agents/
2. https://python.langchain.com/docs/introduction/