LangChain 不只是“拼模型”：教你从零构建可编程的 AI 工作流

大家好，我是你们熟悉的 Echo_Wish。

最近一段时间，越来越多的小伙伴在问我：

“大模型能问会答确实厉害，但我想让它自动处理业务流程，比如自动读取文档、总结、再翻译、再发到钉钉群，这样能不能实现？”

答案是：可以，而且 这正是 LangChain 的强项。
如果把大模型比喻成“大脑”，那 LangChain 就是赋予大脑“手脚”和“逻辑”的 工作流编排框架。

今天，咱们就来讲清楚：LangChain 到底解决了什么？怎么用？怎么写出真正可落地的 AI 工作流？

一、LangChain 是干什么的？

一句大白话：

LangChain = 大模型的工作流编排工具

它能让 AI：

• 读文件
• 调 API
• 写数据库
• 调用 Python/SQL
• 分步骤执行任务
• 有“记忆”和上下文

就像下面这个流程：

用户问题 → 搜索相关文档 → 大模型生成总结 → 再翻译 → 推送到应用

如果直接用大模型，你得手写很多 glue code；
如果用 LangChain，你只需要把流程拆成 链（Chain） 来组合。

二、为什么需要“链”？

因为单次大模型调用是“无脑的”。

比如我们问模型：

帮我总结这个文档内容。

模型不知道文档在哪、怎么读、格式如何处理。
而 LangChain 的理念是：

每一步用“工具”搞定，再让模型来组织和指挥。

也就是说，大模型不再只是回答问题，而是变成 决策中枢。

三、LangChain 关键概念，一句话总结

四、来，我们动手写第一个 LangChain 任务链

目标很简单：

让模型读取本地文档 → 总结 → 输出结果

安装

pip install langchain openai tiktoken

示例代码

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains.summarize import load_summarize_chain
from langchain.document_loaders import TextLoader

# 1. 选择语言模型
llm = OpenAI(temperature=0)

# 2. 加载文档
loader = TextLoader("article.txt")
documents = loader.load()

# 3. 构建总结链
chain = load_summarize_chain(llm, chain_type="map_reduce")

# 4. 执行
summary = chain.run(documents)
print(summary)

这一段做了：

1. 读文件
2. 分段并映射处理（map reduce 自动搞）
3. 生成总结

这是不是已经有点 自动化 AI 工作流程 的感觉了？

五、让 AI“更聪明”：引入 Agent 和 Tools

假设我们给 AI 这么个任务：

“请计算 137*284 并用中文解释结果含义。”

普通模型可能直接算不准（尤其是闭源模型）。
这时我们可以让模型先判断：要不要调用计算工具。

示例代码

from langchain.agents import load_tools, initialize_agent
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)

# 加载可用工具，比如 Python 计算器
tools = load_tools(["python_repl"])

# 初始化 Agent
agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

# 执行任务
agent.run("请计算 137*284，并解释它代表的规模意义。")

这时 AI 会：

1. 判断这是算术问题
2. 自动调用 python 计算
3. 再用自然语言解释结果

这就叫：AI 不只是会回答，还能“会做”。

六、构建真实企业级工作流示例：自动日报生成器

流程如下：

读取 SQL → 生成图表分析 → 模型生成业务汇报 → 发送钉钉

伪代码结构

data = run_sql_query("SELECT * FROM sales")
chart = make_plot(data)
insight = llm(f"请根据 {data} 和 {chart} 写一份销售趋势分析报告")
send_to_dingtalk(insight)

如果用 LangChain，可以做成 Chain：

[SQL查询] → [数据分析工具] → [模型生成总结] → [推送工具]

这就是可编程 AI 的力量。

七、LangChain 带来的改变

以前：

• AI = 能对话，但不会干活
• 业务流程 = 人手动执行

现在：

• AI 能自动执行任务
• 可组合、可扩展、可监控
• “工作流”变成“智能操作系统”

说白了：

LangChain 让模型从“会说”变成“会做”。

八、最后说点心里话

很多人觉得 AI 技术门槛高、抽象、难以落地。
但实际上，只要你理解：

• 模型负责 思考
• LangChain 负责 流程
• Tools 负责 执行

你就已经具备了 构建智能自动化系统的能力。

未来的开发，不再是 写算法，而是：