⚠️ 免責聲明
本文為學習筆記與教學整理，整合 IBM × Coursera《Generative AI Applications》模組內容、LangChain 官方文件與 2025 AI 趨勢。
非商業教材，實際應用請遵守授權與資料安全規範。

一、LangChain 的誕生：讓 LLM 動起來

生成式 AI 的真正挑戰，不在模型，而在「行動」。
LangChain 讓 LLM 能夠連結資料、呼叫 API、決策與反饋，成為可運作的 Agent。

它是讓 AI 從「聊天」變成「合作」的框架。

二、LangChain 的五大核心模組（樂高式架構）

三、ReAct ：讓 AI 學會「想 → 做 → 看 → 再想」

LangChain 採用 ReAct（Reason + Act）模式：

Thought → Action → Observation → Thought → Final Answer

這是 Agent 智能化的關鍵迴圈，讓 AI 不僅回答問題，更能決定下一步要做什麼。

四、LCEL ：像資料工程一樣設計 AI 流程

chain = prompt | llm | parser

LCEL（LangChain Expression Language）讓開發者能用管線方式設計工作流：
直覺、可視、可並行、可追蹤。
這也是 LangChain 從「工具箱」進化為「AI 工程平台」的分水嶺。

五、LangChain 的四大應用場景

六、LangChain 的學習地圖

七、資安觀點：Agent 越聰明，風險越高

2025 Gartner 預測：30% 企業將設立 AI 安全治理小組，專責 LLM 安全審核。

八、LangChain 智慧廚房比喻

每一次任務都像烹飪：
資料是原料、推理是烹調、輸出是成品。
LangChain 提供了讓 AI 「組織廚房」的能力。

九、LangChain 應用架構圖

十、RAG × Agent 完整流程圖

十一、總結：開發者的新時代角色

LangChain 不只是框架，而是一種思維：

從 寫模型 到 設計系統，
從 輸入文字 到 編排流程，
從 單一 LLM 到 多 Agent 協作。

未來的開發者，將是「Prompt Architect × Agent Engineer」——
能設計語境、管理行動、監控決策，讓 AI 真正成為團隊成員。

延伸閱讀

• LangChain 官方文件 https://python.langchain.com/
• ReAct 原論文 https://arxiv.org/abs/2210.03629
• LangGraph 多代理協作 https://github.com/langchain-ai/langgraph
• OWASP AI 安全白皮書 https://owasp.org/www-project-ai-security/
• IBM Generative AI Applications https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-generative-ai