大家现在做Agent是用LangChain还是自己手搓？纠结好几天了

我们团队仨人直接手搓，LangChain那套调试成本太高，但记忆别自己造轮子，直接塞Redis够用。

LangChain真没必要硬上，中小项目自己撸个调度再加个长轮询，比啥都顺手。

我们团队之前也纠结过这个，最后选了LangChain的LCEL但只用了最基础的chain和tool，其他全绕开。你这种情况建议别硬啃全框架，直接手搓个简单的工具调用循环，把并发丢给asyncio，上下文管理用langgraph的checkpointer或者干脆自己存JSON。长期记忆我们试过向量库但延迟受不了，最后用的Redis存最近N轮+关键摘要，够用就行。报错这块确实LangChain的堆栈太恶心，手搓反而清爽。

我们团队后来用LangChain只调工具，流程全自己写，灵活多了，记忆直接塞Redis，向量库太慢。

别纠结框架，先手搓个最小可用版跑通，等真踩到并发坑再补LangChain也不迟。

我们组之前也纠结过这个，最后用了LangChain的LCEL但只保留核心模块，其他全砍了，调试确实比全手搓省心点。长期记忆的话，建议别一开始就上向量库，先把关键对话摘要存Redis，配上过期策略，够用还简单。你们对接飞书那些API，其实手搓也不难，就是并发用asyncio加上重试机制，比硬啃LangChain的抽象层踏实。

我们团队也是三个人，直接LangChain的LCEL拼业务逻辑，太重了，改用手搓核心+轻量封装，并发靠asyncio够用。记忆直接Redis存会话，向量库只放知识库检索。

我们团队之前也是纠结这个，最后选了LangChain但只用了它的LCEL和内置工具调用，Chain那些抽象基本没碰，调试起来确实比全手搓省心不少。长期记忆这块我们直接扔向量库，Redis只存短期会话状态，感觉够用了。你们就仨人我建议别手搓，并发和上下文管理真不是短期能填完的坑，但可以把LangChain的源码当参考，遇到问题直接看实现逻辑，比看文档快多了。

说实话你这个问题我太有共鸣了，我们当时也是仨人搞内部工具，LangChain那套抽象确实前期爽后期痛，尤其是报错堆栈里全是它自己的封装逻辑，查起来能绕地球三圈。后来我直接手搓了个轻量调度器，核心就一个循环加工具注册表，对接飞书和Jira反而更直白，半天就能跑通一个demo。但你要说并发和上下文管理，其实没那么可怕，只要把每次调用设计成无状态，用Redis存会话快照，再配合一个简单的token预算器，基本能覆盖80%场景。长期记忆我建议别一上来就上向量库，太沉了，先用Redis把最近N轮对话压成摘要存着，等用户明确问历史细节时再触发向量检索，这样响应快也省成本。中间路线的话，可以只借LangChain的Tool规范，但不用它的Chain，自己写个简单的状态机，既保持灵活又能复用社区生态。最后问一句，你们内部API的鉴权是走OAuth还是静态token？这玩意儿有时候比选框架更坑。

我们团队之前也是俩人头铁自己搓，后来接飞书和Jira的时候发现光OAuth和回调就够喝一壶，现在是用LangChain的LCEL做编排，但工具函数全自己写，等于只借了个壳。长期记忆别纠结，直接扔向量库，Redis那套存的都是短期对话状态，不然并发一上来你光清缓存就疯了。

我们团队之前也卡在这过，最后选了轻量方案：核心流程自己写，只把LangChain当工具库调，别用它的Chain抽象。并发和上下文管理其实用asyncio加状态机就能搞定，没那么玄乎。记忆这块建议分两层，短期用Redis存对话窗口，长期抽关键实体塞向量库，别一股脑全存。你们三个人的话，手搓反而更可控，出问题能快速定位。

我们之前也纠结过，后来发现LangChain最大的坑是版本更新快，网上教程全过期。现在自己写了个简单的事件循环，用函数装饰器把工具调用串起来，比Chain直观多了。记忆的话，如果查询模式固定，Redis存结构化摘要就够，向量库适合做模糊检索，别指望它做精确记忆。

能理解你的纠结，我们当时也是三个后端硬扛。试过LangChain后果断弃了，那玩意儿适合写demo，不适合生产。建议你写个薄薄的调度层，把工具注册成字典，用while循环加超时控制就完事。长期记忆用Redis存JSON片段，按用户ID加时间戳，查询时直接扫，数据量不大时比向量库快得多。

这题我会，我们就是那个踩完坑的三人组。LangChain的Memory抽象特别坑，序列化老出问题。现在我们是协程编排加个全局context dict，每个工具自己

我们团队之前也是仨人做类似的东西，最后选了手搓+轻量封装。LangChain光是把Tool和Memory理顺就够喝一壶了，调试成本比写业务代码还高。长期记忆我们直接用的Redis存会话摘要，向量库只放知识库检索，分清楚短期状态和长期事实会省很多事。并发的话，其实用异步任务队列就能扛住大部分内部场景，没必要一开始就上重框架。你们飞书和Jira的对接，建议先写个简单的Function Calling封装，等真遇到需要复杂编排再引入框架不迟。

我们团队之前也纠结过这个问题，最后选了中间路线：用LangChain的LCEL做编排，但把Tool和Memory都自己封装成轻量函数，这样既省了造轮子的时间，又不会被困在框架的抽象里。长期记忆这块，我们直接把对话历史摘要存进向量库（用的pgvector），关键实体关系单独用Redis存，感觉比单一方案灵活点。你们要是担心并发，可以先从单机异步+队列起步，别一上来就上分布式。

我们团队之前也是纠结这个，最后选了LangChain但只用了它的核心链和工具调用，Memory和Agent那套全自己写。说实话应付飞书Jira这种场景够用了，报错至少能看懂。长期记忆直接塞向量库，Redis只放短期会话，别想太复杂，三个人的话稳定比花活重要。

我们团队最后就是LangChain当胶水，核心流程自己写，只用了它的工具调用，省心不少。记忆这块直接Redis存短期，向量库塞长期。

手搓倒不至于全搓，但LangChain那些抽象层真别碰，调试起来想砸电脑。我们后来就是拿它当工具调度的壳，业务逻辑全自己写，反而稳。

LangChain真没必要硬啃，直接手搓个调度层+Http调用，并发用asyncio扛，记忆先Redis顶住，够用了。

我们也是小团队，LangChain光调试就能耗死你，手搓加个任务队列就稳了，记忆别想复杂了，短期Redis长期向量库，够用。

我们团队也踩过这坑，最后用LangChain做胶水层，核心逻辑自己写，调试起来舒服多了。记忆直接上Redis，向量库存长期事实够用。

我们组之前也是三个人搞这个，最后选了半手搓，用LangChain只当工具库调，流程全自己写，这样出问题能直接定位到代码。长期记忆这块建议别一开始就上向量库，先用Redis存最近对话的摘要，等数据量上来了再考虑迁移，不然维护成本直接翻倍。你对接飞书和Jira其实用现成的API封装就够了，核心逻辑自己写反而更可控。

LangChain真没必要硬啃，我们后来用LangGraph只取工作流，工具全自己写，清爽多了。记忆直接扔Redis，向量库存摘要，够用。

我们当时也纠结，最后用LangChain但只取核心模块，其他全自己写，灵活够用还不臃肿。记忆直接Redis存会话，向量库只放正式知识。

小团队别硬上LangChain，手搓+轻量框架混搭最香，记忆先用Redis顶一阵再说。

说实话我跟你情况差不多，最后选了半手搓，LangChain只用来调LLM和解析输出，流程控制全自己写。你那三个API对接其实不复杂，手搓反而更可控，并发就用asyncio加个简单的队列，别一上来就想太重的架构。长期记忆我们直接塞向量库，但只存用户偏好和关键结论，细碎对话不存，Redis做短期缓存就够了。你们仨人最重要的是别在框架上耗时间，先把能跑的demo搞出来。