昨天，我們看到 LLM（大型語言模型）如何取代 if/else，讓 Agent 能用自然語言來做決策。

這確實比硬寫程式邏輯更聰明，但接著就會冒出一個問題：

👉「如果我想讓 Agent 不只會回話，還能查資料、呼叫 API、甚至記得上下文，該怎麼做？」

光靠 LLM 本身，還不足以完成這些功能。

這時候，LangChain 就是最適合的解法。

LangChain 是什麼？

LangChain 是一個 開發 LLM 應用的框架。

它最大的價值，不是提供新的 AI 模型，而是幫你解決「如何把 LLM 與真實世界串起來」的問題。

簡單來說，它像是 LLM 的作業系統：

• 負責幫你接上資料
• 管理對話上下文
• 串接工具與 API
• 幫你設計 Agent 的決策流程

🔹 LLM 與 LangChain 的關係

可以把 LLM 想像成大腦，它擅長：

• 讀懂指令
• 推理與判斷
• 用自然語言回覆

但光有大腦還不夠，我們需要：

• 記憶（記住過去的對話與任務狀態）
• 工具（查天氣、算數學、讀資料庫）
• 流程控制（多步驟任務拆解）

這些就是 LangChain 提供的基礎建設。

換句話說：

• LLM 是智慧核心
• LangChain 是神經系統與手腳

它們搭配起來，才能形成一個真正能「思考 + 行動」的 Agent。

🔹 為什麼要用 LangChain？

如果你只用 LLM：

• 只能做問答，無法記憶
• 每次要接 API 或資料庫，都要自己手動寫整合邏輯

而有了 LangChain：

1. Chains（鏈條）：把多個步驟串成流程
2. Memory（記憶體）：讓 Agent 記得上下文，不再金魚腦
3. Tools（工具）：快速接上 API、Python 函式、外部資料
4. Agents（代理人）：LLM 不只是回覆，而是能自己決策、選擇行動

🔹 小結

到這裡，我們可以把概念串起來：

• LLM：提供智慧 → 能理解與判斷
• LangChain：提供架構 → 幫助 LLM 記憶、使用工具、執行任務

這就是為什麼開發 LLM Agent 時，LangChain 幾乎是必備的框架。

它讓我們不用再「重造輪子」，而能專注在設計 Agent 的行為與應用場景 🚀