LangChain 曾在 AI 开发领域受到一定关注，但随着时间推移，确实面临一些问题，导致其热度有所下降，大公司使用意愿不高，具体原因如下：

• 抽象程度过高：LangChain 为了让开发人员快速上手，将复杂逻辑封装在 API 中，通过大量抽象隐藏了底层细节。但这也使得代码变得难以理解和维护，开发人员需要花费大量时间去理解这些抽象概念及它们之间的交互逻辑。例如在简单的翻译任务中，LangChain 会引入多个抽象概念，增加了代码复杂性却未带来明显好处。
• 灵活性不足：当业务需求较为简单，与 LangChain 的使用假设相吻合时，它能发挥一定作用。但随着需求变得复杂，其不灵活性就会显现。如某电商平台想让客服系统根据用户情绪动态切换对话策略，发现 LangChain 的代理框架无法灵活接入实时数据流，限制了业务功能的扩展。
• 调试难度大：LangChain 的多层抽象结构会屏蔽关键信息，导致调试困难。当系统出现问题时，工程师需要从多个组件中逐个排查，错误定位难度大。例如某电商系统出现 “推荐结果重复” 问题时，使用 LangChain 排查错误的时间是直接使用 OpenAI Python SDK 的数倍。
• 版本兼容性问题：AI 和 LLM 领域发展迅速，LangChain 为了适应新技术和新需求，版本迭代频繁，这容易引发兼容性问题。大公司的系统通常较为复杂，对稳定性要求高，频繁的版本更新可能会给系统带来未知风险，增加维护成本，所以对此会比较谨慎。
• 与现有架构整合困难：大公司往往已经有了成熟的 AI 管道、数据库和 API 集成等技术架构，LangChain 的预定义模块和工作流可能与公司现有技术栈不兼容，强制采用可能会扰乱开发团队，降低开发效率，而非提高效率。例如已经使用 TensorFlow 进行微调并使用 PyTorch 进行推理的团队，可能更倾向于选择与现有框架集成更好的工具。
• 学习成本较高：尽管 LangChain 声称可以让开发人员快速将想法变为代码，但实际上开发人员仍需要学习其独特的架构、组件和使用方式。对于大公司的开发团队来说，这意味着需要投入额外的时间和资源进行培训，若收益不明显，就会降低使用意愿。