大家现在做Agent是用LangChain还是自己手搓？纠结好几天了

我们也是三个人，直接手搓的，LangChain那套概念成本太高，核心逻辑自己写反而好控制。记忆先全塞向量库，等出问题再拆缓存。

我们团队之前也卡在这题上，最后选了LangChain但只用了它的LCEL和内置tool，自己包了一层薄薄的调度逻辑，Chain和Memory全绕开。说实话光靠三个人手搓并发和上下文确实容易炸，但LangChain全上又像背了个包袱。长期记忆我们直接塞向量库（用的pgvector），Redis只放短期会话状态，效果还行，至少没出过大乱子。

我们团队之前也纠结过这个问题，最后折中方案是用LangChain的LCEL写业务流，但把工具调用和记忆逻辑全自己封装。官方那些Chain类确实太重，后来发现只拿它当胶水层，核心逻辑全自己控制，调试起来舒服多了。长期记忆我们直接丢Milvus，Redis只存短期对话状态，毕竟知识库查询场景对实时性要求没那么高，而且向量检索还能顺带做语义去重。你们要是就仨人，建议别硬啃完整框架，先跑通最小闭环再慢慢加复杂度。

我们团队之前也卡在这题上，最后选了LangChain的LCEL但只用了最外层，里面工具和记忆全自己写。你这种情况建议直接手搓，反正内部API不多，LangChain那套抽象反而让你花更多时间在适配它上。并发坑其实用asyncio加个简单的队列就能扛住，比学那套复杂框架实在。长期记忆我们踩过坑，别直接全塞向量库，热点对话放Redis，冷数据定期同步到向量库，查询时先redis再向量，能省一半token。

我们团队之前也卡在这题上，最后选了LangChain但只用了它的LCEL和内置工具，其他全绕开自己写，这样既省了手搓底层的时间，又不会被它那套抽象绑死。长期记忆的话，我们直接塞向量库，Redis只存短期会话状态，因为知识库场景记忆本质是检索，不是缓存。你们如果就仨人，建议别碰那些复杂的Memory模块，自己维护一个消息列表加向量召回反而好调试。

我们组之前也卡在这题上，最后选了折中方案：用LangChain只做最外层的流程编排，内部工具调用全自己写，这样既不用啃那些抽象概念，又能控住核心逻辑。记忆这块别纠结，直接Redis存短期会话，长期事实抽出来丢向量库，成本低还好维护。另外你可以试试直接看LangChain源码，比文档管用多了，报错基本都能定位到具体行。

我们组之前也纠结过这个，最后是LangChain只用来做基础的LLM调用和工具封装，业务逻辑全自己写。你那个场景其实用不上太重的东西，飞书、Jira这些API直接写函数就行，并发用asyncio扛，上下文管理自己维护个消息列表反而更可控。长期记忆我们就是向量库存关键事实，Redis存短期对话状态，别指望一个方案解决所有问题。调试的话建议先把每个工具单独测通再拼起来，不然报错真的会想骂人。

我们当时也纠结过，最后折中方案是用LangChain但只取其核心对话和工具调用，记忆全自己写，轻量很多。

长期记忆别纠结，直接向量库，Redis根本存不了语义，后面还得换。

说实话我跟你情况挺像的，团队也小，之前硬啃LangChain结果光版本升级就把我干懵了，后来直接自己用异步队列加状态机搓了一套，核心逻辑其实没多少，反而好维护。但你说并发和上下文管理，其实LangChain那些模块真正能省力的也就Tool调用那块，其他真不如自己写个简单的函数注册表。中间路线的话，你可以试试只用LangChain的core部分，或者直接上LlamaIndex的Agent，它更轻，对API对接这种场景反而更顺手。长期记忆我目前是分层的，短期对话用Redis存最近几轮，长期事实性信息抽出来塞向量库，但注意别全塞，否则检索噪音大得你想哭。另外飞书和Jira这种，自己写个异步HTTP客户端也就几百行，别被框架绑架，出问题你能直接改源码才是真省事。

我们团队也是三个人搞这个，最后选了LangChain但只用了它的基础组件，像Tool和Memory，其他全自己写。你这情况建议别硬啃框架，先手搓一版能跑的，把飞书和Jira串起来再说，并发问题后面加个Redis队列顶一顶就行。长期记忆我试过塞向量库，但查询延迟上来了，现在改成Redis存近期对话，重点信息才落向量库，效果还行。你那个内部API复杂不？如果只是几个查询接口，手搓真没想象中那么坑。

LangChain那套抽象确实前期学习成本高，我们后来直接换成了自己写个简单的状态机加函数调用，反而更顺手。你提到的并发和上下文管理，其实用asyncio和显式传session_id就能解决大部分，不用上框架。长期记忆我们是把重要对话摘要存Redis，完整记录才进向量库，这样既省token又能快速响应。你们团队三个人，不如先花两天把核心流程用代码跑通，再决定要不要引入框架，不然容易陷入调试泥潭。

我们组之前也纠结过这个，最后是拿LangChain当参考手册用，自己写了个很薄的控制层。说实话LangChain那套抽象确实是给大团队统一规范用的，仨人维护真没必要全上，但完全手搓的话，你提到的并发和上下文管理确实会占用大量排坑时间。我的建议是先用原生代码把核心流程跑通，比如就写个简单的循环加函数调用，把Tool注册成字典，等确实遇到并发瓶颈了再针对性优化，别一开始就上框架。

长期记忆这块，我们踩过坑，直接塞向量库对短时对话场景太慢，而且企业内部知识库的检索频率根本没那么高。现在用的是Redis存短期会话状态，加一个SQLite存关键事实，比如用户偏好和项目ID映射，等积累到一定量再异步灌到向量库里做全局搜索。这样既不用维护两个重型系统，查询速度也够。

对了，你们对接飞书和Jira的话，建议把API调用层单独抽出来，别跟Agent逻辑混在一起，不然每次飞书改个字段你都得翻半天代码。我们之前就是图省事全写一起，后来调试到想摔键盘。

LangChain调试确实劝退，我们后来用自研+轻量工具类硬扛，并发这块自己写个队列管理反而更可控。

记忆这块直接Redis存短期，向量库只放长期摘要，别一股脑全塞。

跟你们一样就仨人，我后来用LangChain的LCEL拼少量自定义代码，记忆直接扔Redis，别碰复杂Memory概念，省心够用。

我们团队之前也卡在这纠结过，最后选了半手搓：用LangChain只取它的工具调用和格式化输出，核心流程全自己写，这样既省了重复造轮子，又不会被框架绑死。记忆这块我们直接用的Redis存短期会话，长期摘要扔向量库，反正内部知识库场景够用了。你们要是就仨人，建议别硬啃LangChain，出问题排查成本太高了。

我们组之前也是仨人搞这个，最后选了中间路线：用LangChain的LCEL做编排，但把Tool和Memory全换成自己写的，调试起来比全用框架爽多了。长期记忆这块，我们直接把对话摘要存Redis，向量库只放知识库检索，因为Agent的长期记忆其实没那么频繁读，Redis快得多还便宜。你不如先花半天把核心流程手搓出来，再套个LangChain的壳，遇到并发问题大不了上asyncio，比啃文档效率高。

我们团队之前也纠结过，最后选了LangChain的LCEL但只用了它最基础的链式调用，其它全自己写。你这情况我建议中间路线：用LangChain做工具调用和上下文管理，但别碰它的记忆模块，记忆直接自己存Redis，简单粗暴。长期记忆别塞向量库，除非你要做语义检索，否则结构化数据放Postgres就行，成本低好维护。

我们团队之前也卡在这题上，最后选了半手搓。LangChain确实重，尤其你们还要接飞书和Jira这种私有API，它的Tool封装反而碍事，光适配就得写一堆胶水代码。我的建议是核心流程自己写，比如把工具调用设计成简单的函数注册表，加上一个基础的循环判断，大概两百行就能搞定，剩下的并发和重试用asyncio和tenacity补上，比硬啃框架快多了。记忆这块别急着上向量库，我们一开始就踩了坑，塞满一堆没过滤的聊天记录，检索出来全是噪音，现在改成Redis存最近二十轮的关键摘要加一个SQLite存长期事实，效果反而好。你们仨人真不建议在框架上耗时间，先跑通最小闭环再说，等真遇到上下文爆炸了再考虑加缓存层也来得及。另外有个点可以试试，就是用LangChain的LCEL只做最外层的编排，内部节点全用原生函数，这样既能蹭点现成的流式处理，又不会被困在它的抽象里。

小团队别硬啃LangChain，用字节的Coze或Dify搭个壳，核心逻辑自己写，记忆直接扔ES里够用了。

我们当时也纠结，最后选了轻量框架加自定义工具函数，并发用asyncio扛，记忆就Redis存会话，向量库只放知识切片。

小团队别硬啃LangChain，用FastAPI自己串API，记忆先扔Redis，等真撑不住了再上向量库。