大家现在做Agent是用LangChain还是自己手搓？纠结好几天了

我们团队也是仨人，最后选了LangChain但只用了LCEL和内置工具，别硬啃概念，直接抄官方例子改最快。记忆存Redis省心，向量库适合做检索，别混用。

LangChain别当框架用，就当工具箱挑着拿，手搓核心逻辑加它接API就挺顺。记忆直接塞Redis，简单场景够用了。

我们团队之前也是类似情况，最后选了LangChain但只用它的核心模块，其他全自己写，别硬套那些高级封装。你担心的并发和上下文管理，其实用asyncio加自定义状态机就能解决，别被框架绑架。长期记忆我们直接塞向量库，Redis只存短期对话，感觉这样最省心。

我们团队当初也纠结过这个问题，最后是半路从LangChain切回手搓的。主要不是性能问题，而是LangChain的抽象层太厚，出bug时你分不清是业务逻辑的问题还是框架封装的问题，尤其对接飞书和Jira这种非标准API，反而要写一堆自定义工具去适配它的接口，绕一大圈。手搓的话，其实核心就三个点：工具注册表、状态管理、调用循环，我们用了大概200行代码就搞定了基础框架，后面加并发就用asyncio，上下文管理直接塞一个全局的字典加锁，前期完全够用。长期记忆那块，我的建议是别纠结Redis还是向量库，直接分两层：短期对话历史用Redis存JSON，设置过期时间，长期事实性信息抽出来写进向量库，等量级大了再做记忆压缩。你们团队仨人，最怕的是被框架绑架，手搓起码每个报错都能看懂，别怕踩坑，那些坑比起LangChain的隐式坑好填多了。

我们团队之前也是三个人搞，最后选了LangChain但只用了它的LCEL和内置工具，那些Chain、Memory概念直接跳过，基本当胶水层用。你这种情况我建议手搓核心流程，把工具调用和上下文管理自己写，大概几百行就能搞定，并发用asyncio扛得住。长期记忆我们直接塞向量库，Redis只存短期会话，说实话效果够用了，别想太复杂。

我们团队之前也卡在这过，最后选了折中方案：用LangChain但只当胶水层，核心流程全自己写。说实话它那套Chain抽象真没必要全懂，你只要会用它的工具调用和模型封装就行，自定义逻辑全放自己的函数里，这样既省了重复造轮子，又不会被困在框架里。另外你担心的并发和上下文管理，其实LangChain自己也处理不好，最后还得自己上，所以还不如一开始就把这层做薄。

长期记忆这块我踩过坑，千万别直接塞向量库，检索太慢还容易拿到不相关片段。我们是先用Redis存短期对话状态（设个TTL比如24小时），然后每天定时把关键信息抽出来做摘要，再丢进向量库。这样既保证实时响应快，长期记忆又不至于太乱。你们才仨人，维护成本越简单越好，别一上来就搞复杂架构。

飞书和Jira的对接其实不一定要靠LangChain，直接写两个异步函数调API就行，反而更可控。我建议你花半天时间把LangChain的AgentExecutor源码翻一遍，理解了它怎么处理工具返回和循环，你就知道哪些要自己写哪些能复用了。报错信息看不懂是常态，我到现在还经常直接print看中间变量。

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，其他概念全绕开。你这种情况手搓反而更可控，飞书Jira这些API对接其实不复杂，并发用asyncio就能顶住，别被吓到。长期记忆我们直接存向量库，Redis只放短期对话状态，分清楚职责就简单了。

说实话我跟你差不多时间纠结过这个问题，最后选了半手搓。LangChain那套抽象层确实反人类，你花两天理解Chain和Tool，不如花两天直接看OpenAI的Function Calling文档，效果立竿见影。我们现在的做法是核心对话循环自己写，就一个while加tool列表，飞书和Jira的API各自封装成简单函数，然后手动把函数schema喂给模型。这样调试报错直接看Python堆栈，不用猜LangChain内部发生了什么。并发那块其实没你想的那么可怕，企业内部Agent撑死几十个同时在用，用asyncio加个信号量控制下就够了，真要上Kafka或Redis Stream那都是后话。至于长期记忆，我们试过塞向量库，但发现业务场景里其实大部分是短期上下文加几个固定用户偏好，所以现在就是Redis存最近20轮对话摘要，关键事实单独抽出来存SQLite，向量库只用来做文档检索，这样成本低也好排查。你团队仨人，我建议先手搓个能跑的，等真遇到性能瓶颈再考虑上框架，不然大概率会被LangChain的版本更新折磨死。

我们团队之前也纠结过这个，最后用的是LangChain但只拆了它的LCEL和内置tool，其他全自己写，相当于把框架当工具箱而不是全家桶。长期记忆这块我们是直接上向量库，但只存关键对话摘要，原始记录扔Redis做短期缓存，感觉够用。你们要是真就仨人，建议别碰那套Chain概念，直接对着API文档手搓个简单的路由循环，先跑通再优化，毕竟飞书Jira这些对接逻辑本身就比框架学习成本高。

我们团队也踩过这坑，最后用LangChain的LCEL当胶水，核心逻辑自己写，调试起来顺多了。记忆直接Redis存session快照，向量库那套成本太高。

别纠结全不全面，先用LangChain把流程跑通，等真遇到性能瓶颈再手搓不迟。记忆先用Redis，简单够用就行。

LangChain真不是必须的，我们仨人项目直接自己封装了，把工具调用

我们团队也是仨人，直接手搓了核心逻辑加LangChain的Tool接口，轻量灵活，记忆用Redis存短期会话，长期丢向量库。

我们自己团队之前也卡在这纠结过，最后选了中间路线：用LangChain的LCEL做基础编排，但把Tool和Memory全换成自己写的轻量实现。LangChain那些预置的Tool抽象确实太重，尤其对接飞书和Jira这种内部API，反而自己写个函数装饰器更直观，调试时直接看原始请求响应比看那些封装后的报错快多了。但完全手搓的话，像多轮对话里上下文窗口管理和回调追踪确实容易踩坑，LangChain在这块至少给了现成的框架兜底。长期记忆我们这边是分层的，短期会话用Redis存最近20轮，关键事实和用户偏好抽出来异步写进向量库，查询时先看Redis再查向量库，这样既快又不至于让向量库承担太细碎的读写。你们团队仨人，建议别贪全，先跑通核心流程，把LangChain当“半成品脚手架”用，它不舒服的地方就自己补，但别推翻重来。另外吐槽一句，LangChain版本更新太勤，锁定版本比追新更重要。

我们团队之前也卡这，最后用LangChain但只拆了需要的模块，记忆直接塞Redis，够用就行。

我们也是仨人团队，直接手搓核心逻辑，LangChain当工具库用，别被框架绑架了。记忆先用Redis存短期，向量库只放重要文档。

我们团队之前也是三个人搞这个，最后选了半手搓，用LangChain只取它的工具调用和解析部分，核心流程自己写。说实话，它那套抽象在复杂业务里反而碍事，但完全手搓确实累，并发和上下文管理你就用asyncio加一个简单的状态机，够用了。长期记忆我们直接放Redis，把对话摘要和关键实体存进去，向量库只存文档检索，别混在一起，不然调起来想哭。

中小团队别硬上LangChain，手搓个轻量调度+Redis管短期状态就够，长期记忆真别塞向量库，直接存业务表里带时间戳更实用。

我们之前也纠结过，最后用function calling+自己写工具列表，飞书Jira对接全走HTTP，调试起来比框架透明多了。