Langchain 吐槽OpenAI根本不懂 AI agent和workflow？知识点全解析

前言

最近，OpenAI 最近发布了一篇关于构建 Agent 的指南。

结果发出没多久，就被LangChain专门发布长文吐槽，8行内容出了8处错误。

包括但不局限于：

1、LangGraph 并不是完全声明式的框架

2、“当工作流变得更加动态和复杂时，这种方法很快就会变得繁琐和困难”——这段话的本质问题不是“声明式 vs 非声明式”，而是“workflow vs agent”，用户可以在Agents SDK 中以声明式图的方式表达代理逻辑。

3、workflow根本不需要那么多的动态性或复杂性，也不是所有场景都要用workflow或者agent。

4、Agents SDK 不是命令式框架，它是抽象层。而它的这些抽象，本质上也是一种领域特定语言。

5、 Agents SDK 里能做的事，在框架里都能做，不存在框架不灵活。

6、Agents SDK 不存在“更代码优先”。

7、Agents SDK并不是使用熟悉的编程结构就搞定的，你得学习一整套新抽象。

8、更动态、适应性更强的代理编排，这还是和声明式 vs 非声明式无关，依旧是“workflow vs agent”的问题。

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（图：OpenAI的教程原文）

而双方吐槽也引起了众多海外开发者的吃瓜围观。在这里，我们对LangChain的檄文做了摘编翻译，帮助大家理解双方争论的重点到底是什么。

此外，去掉其中的双方口水战环节，文章中给出的反驳，同样干货满满，堪称是agentic system选型指南，可以快速帮助开发者们梳理清楚agentic system开发中的常见问题，以及相关业务构建逻辑，非常值得一读。

接下来，本文会从以下角度展开内容：

• 背景信息： 什么是agent？构建agent难点是什么？LangGraph是什么？

• 代理框架的分类： “agent” vs “workflow”、声明式 vs 非声明式、agent抽象、多代理

• 常见问题： 框架的价值是什么？随着模型变得越来越好，agent会取代workflow吗？OpenAI 的看法有什么错误

01

背景解读：LangChain声讨OpenAI前给出的共识

本章节主要解读一些关于agent的基础认知内容，如果已有了解，可以只看加粗重点内容后，快进到下一章节。

认知基础一：给agent下定义没必要，统一讲agentic systems更合适。

对于什么是agent，行业目前没有一致的定义。

OpenAI 给出的定义是：

Agen是能代表你独立完成任务的系统。

而在Anthropic 看来：

1、能在较长时间内通过LLM 独立、动态的指导其自身流程和工具使用，并完成复杂任务的自主系统也就是agent；

2、通过预定义的代码路径编排 LLM 和工具的workflow；

这些及其变体归类都是“agentic systems”。

对于两大巨头观点，LangChain觉得，OpenAI的定义太模糊，虽然指出了方向，但没办法指导落地。Anthropic 虽然也把Workflow与agent做了二元对立不可取，但整个定义更加精准与技术，并且引入“agentic systems”概念，比较合适。现实生活中，我们所接触的大部分都是将Workflow与agent结合起来的“agentic systems”。

认知基础二：构建一个可落地agent的难点在于合适的大模型与准确的上下文。

做agent不难，但做一个能落地、高可靠性的agent很难，没有人会看了一个 Twitter广告，就把一个demo级的agent 用在自家的核心业务。

Langchain曾经围绕agent落地做过一个调查，发现影响其落地的最大桎梏在于“性能质量”，而性能质量瓶颈的来源是大模型。

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更进一步拆分，大模型为什么会出错？原因有两个：(a) 模型不够好；(b) 传递给模型的上下文错误（或不完整）。

通常来说，第二种情况更为多见，具体可以细分为：

• 消息输入不完整或简短

• 用户输入模糊

• 无法使用正确的工具

• 工具描述不佳

• 未传递正确的上下文

• 工具响应格式不佳

总之，要想agent效果好，合适的上下文少不了，任何影响你给大模型传递精准内容的框架都是歧路。

认知基础三：广告——LangGraph 是什么

LangGraph 是一个用于构建agentic systems的事件驱动框架， 同时支持函数式 API 和底层事件驱动 API，并提供了 Python 和 TypeScript 两种版本。 它有两种最常见的使用方式：使用声明式的、基于图的语法；使用代理抽象（构建在底层框架之上）。

在 LangGraph 中，代理系统可以被建模为节点（node）和边（edge）的组合：

• 节点代表一个工作单元（例如 LLM 调用、工具调用等）

• 边代表节点之间的转移关系

这些节点和边其实就是普通的 Python 或 TypeScript 函数。因此：图的结构是声明式定义的，但图内部的逻辑是命令式的代码。边可以是固定的，也可以是条件式的，因此即使整体结构是声明式的，但图的路径可以是完全动态的。

另外LangGraph 内置了持久化机制，支持：容错机制、短期记忆、长期记忆

这个持久化层还支持“人类参与在环”“human-in-the-loop”与“人类监督在环”“human-on-the-loop”两种交互模式，例如：中断（interrupt）、审批（approve）、恢复（resume）、回溯（time travel）

LangGraph 内置了对流的支持：令牌、节点更新和任意事件。

LangGraph 还与LangSmith无缝集成，支持调试、评估与可观察性（observability），帮助开发者监控和优化agentic systems的行为。

02

一个优秀的Agentic Frameworks应该是什么样？

（1）同时支持workflow、agent

大多数框架都提供了高级的agents抽象。有些框架也会对常见Workflows提供一些封装。

LangGraph 支持workflows、agents 以及介于两者之间的任何内容， 一个可用于生产的框架也需要同时支持这两者。

具体实践中如何选择workflow还是agent，我们需要考虑两个平衡：

第一，可预测性 vs 自主性（Predictability vs Agency）。Agent很聪明省事，但是往往意味着不可预测。

第二，门槛高低与能力上限（Low Floor vs High Ceiling）。workflows上限高，但门槛也高。

（2）同时支持声明与非声明式

除了workflow还是agent，框架还可以分为声明式 和非声明式也就是命令式（Declarative vs Non-Declarative）。

大多数人会把 LangGraph 描述为一个声明式框架，但其实在LangGraph ，虽然节点与边之间的连接是通过声明式方式完成的，但节点和边本身其实就是普通的 Python 或 TypeScript 函数。因此，LangGraph 更像是声明式与命令式的混合体。此外，LangGraph 实际上还支持声明式以外的其他 API，比如函数式 API 和事件驱动 API。

很多人觉得LangGraph 像 TensorFlow（一个声明式深度学习框架），而像 Agents SDK 则像 PyTorch（命令式深度学习框架）。但这个比喻并不准确。像 Agents SDK（包括早期的 LangChain、CrewAI 等）其实既不是声明式，也不是命令式 ——只是一些抽象层。

（3）有抽象能力，但也能被细粒度控制

大多数代理框架都包含一个agent抽象。它们通常以包含提示、模型和工具，以及一些参数。随着参数不断增加，最后你会发现这个类中有一堆控制各种行为的配置项，所有逻辑都被隐藏在类内部。如果你想查看这个agent到底做了什么，或者想要修改行为逻辑，你必须深入类的源码，手动更改底层代码。

这些抽象最终会让你非常难以理解或控制 LLM 在每一步到底接收了什么上下文内容，而这会造成严重问题。

LangChain也是经历了惨痛的教训才明白这一点。早期 LangChain 过度封装了逻辑，让开发者上手很快，但也难以精细控制。

所以，LangChain看来，更好的办法是像 Keras 那样对待agent抽象 —— 作为一个入门级的高层接口，能让开发者快速开始，但它必须建立在一个底层框架之上，这样在需要时才能“突破抽象层”，完成细粒度控制。

（4）优秀的多代理（Multi Agent）通信机制

通常情况下，一个agentic system中会包含多个agent。协同它们的关键在于组织其通信。

实现方式有很多。例如 “handoffs（任务交接）” ，它是 Agents SDK 中的一个代理抽象。

但有时，这些代理的最佳沟通方式可能是workflow。

这是Anthropic 博客文章中的所有工作流程图，你可以把图中的 LLM call替换成不同的agent。

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（5）更多的功能支持

为开发者提供实用的抽象、降低上手门槛很重要，但很可惜，这也成了市面上很多框架的唯一价值。LangGraph 为了避免这个情况，还会额外增加以下设计：

短期记忆：多轮（例如聊天）是常见交互，LangGraph 提供了生产可用的持久化存储机制，支持“对话线程”等多轮体验。

长期记忆：这个功能探索还在早期阶段，目前LangGraph 已经支持跨线程记忆，也具备生产可用的存储层。长期来看，“从经验中学习”的能力（例如：跨会话记住事情）会是发展的关键。

人类参与在环（Human-in-the-loop）：很多代理系统如果允许人类参与某些决策环节，效果会更好，例如：用户反馈、工具调用审批、修改调用参数，LangGraph 全都提供内建支持。

人类监督在环（Human-on-the-loop）：除了让用户“在运行时参与”，我们还可能希望用户在事后查看代理的完整执行轨迹，甚至“回到过去某一步重新运行”。我们称之为“人类监督在环”，LangGraph 也原生支持这一模式。

流式处理（Streaming）： agent通常运行时间较长，因此向用户及时推送执行状态对体验非常重要。LangGraph 原生支持以下流式输出：Token 流、节点状态流、自定义事件流

调试与可观察性（Debugging / Observability）： 上面提到，我们需要确保每一步传给 LLM 的上下文是对的， 因此，能观察每一步的输入输出非常关键。LangGraph 可与 LangSmith 无缝集成，提供调试与可观察性支持。

容错机制（Fault Tolerance）： 在构建分布式应用时，容错能力是基础要求。LangGraph 提供持久化工作流和可配置重试机制。

优化（Optimization）： 在优化代理系统时，与其手动修改 prompt，有时更好的方式是：定义一个评估数据集，然后自动优化代理策略。 LangGraph 暂未内建此功能， 目前最适合这类需求的框架是 dspy。

基于以上认知，不难发现，用好框架的基础，是了解底层代码。对底层原理的错误认知是常见的报错来源。

03

OpenAI 的看法有什么错误？

这两年，很多人会说，agent虽然还不够智能，但长期一定会取代workflow，开发者只要会简单的工具调用就能搞定一切。

这个说法，其实不完全正确。

Agent的工具调用能力提升，对某些任务，工具循环代理也确实足够（微调过模型，或者任务与大模型本身的 SOTA方向高度一致，比如编程）；但这种情况不多。

而且，“输入什么 → 输出什么”的原理永远有效，垃圾输入 = 垃圾输出；对于有些任务，工作流可能更简单、更便宜、更高效；多数真实应用中，生产级agentic system是“工作流 + 代理”的混合体。

所以OpenAI的立场最大的问题就是，结论建立在错误的二分法之上，把不同“代理框架”混为一谈，过度夸张抽象的价值。

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具体到OpenAI的这个博文，8行文字，可以挑出8个错误：

1、LangGraph 并不是完全声明式的框架

2、“当工作流变得更加动态和复杂时，这种方法很快就会变得繁琐和困难”——这段话的本质问题不是“声明式 vs 非声明式”，而是“workflow vs agent”，用户可以在Agents SDK 中以声明式图的方式表达代理逻辑。

3、workflow根本不需要那么多的动态性或复杂性，也不是所有场景都要用workflow或者agent。

4、Agents SDK 不是命令式框架，它是抽象层。而它的这些抽象，本质上也是一种领域特定语言。

5、 Agents SDK 里能做的事，在框架里都能做，不存在框架不灵活。

6、Agents SDK 不存在“更代码优先”。

7、Agents SDK并不是使用熟悉的编程结构就搞定的，你得学习一整套新抽象。

8、更动态、适应性更强的代理编排，这还是和声明式 vs 非声明式无关，依旧是“workflow vs agent”的问题。

总而言之，就是混淆了“声明式与命令式”与“代理抽象”，以及“工作流与代理”之间的区别，并且低估了生产级agentic system的构建难度。

04

写在最后

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