企业级AI落地必看：为什么是LangChain

昨天跟做AI产品的朋友吃饭，他拍着桌子吐槽：“我做的客服机器人快成‘鱼的记忆’了！用户说‘我叫张三’，转个身问‘我是谁’，机器人就傻了——更要命的是，换个用户聊，之前的记录还串到新对话里，差点把客户搞疯。”

我笑他：“你肯定没做线程级的短期记忆绑定。”

其实90%的AI新手都会踩这个坑——以为“记忆”就是把对话存在数据库里，但根本没搞懂：AI的短期记忆要“跟线程走”，每个对话线程得有独立的“小仓库”。今天我把这事讲透，再告诉你企业里做AI落地，为什么必须啃 LangChain、LangGraph这些“硬骨头”。

先做个小实验：切换线程，看AI会不会“失忆”

先别急着讲原理，我们先玩个“切换线程”的游戏——像你平时操作软件一样，一步步来。

假设我现在有个AI智能体，我们做三轮对话：
第一轮：我问“我叫什么？”→ AI答“不知道”；
第二轮：我说“我是Kevin”→ AI答“你好Kevin，需要我做什么？”；
第三轮：我再问“我叫什么？”→ AI答“你是Kevin呀～”。

这时候后台的对话记录是6条（三轮×两条消息），AI能从里面捞出“我是Kevin”的信息——这就是短期记忆在起作用。

但如果我换个线程呢？比如把thread ID从1改成2（相当于开了个新对话窗口），再问“我叫什么？”——你猜AI会说啥？

没错，AI会答“不知道”。因为短期记忆是绑定线程的，换了线程等于清空了当前的“记忆仓库”，之前的6条记录全没了。

你看，这就是短期记忆的核心逻辑：每个线程对应一个独立的对话上下文，互不干扰。 企业里的对话系统为啥不会把用户A的名字串到用户B那里？就是靠这个逻辑。

短期记忆怎么实现？Checkpoint+数据库，两步搞定

那这个“记忆仓库”是怎么建的？答案是Checkpoint（检查点）——一个专门用来存储线程级短期记忆的工具。

我们直接看代码（用Python举例，你能看懂逻辑就行）：

第一步：给AI智能体加“记忆能力”

在创建AI智能体（Agent）的时候，要给它绑上Checkpoint：

from langchain.agents importAgentType, initialize_agentfrom langchain.memory importConversationCheckpointMemory
# 初始化数据库连接（比如PostgreSQL）from langchain_community.chat_message_histories importPostgresChatMessageHistory
# 创建Checkpoint记忆实例memory =ConversationCheckpointMemory( checkpoint_id="thread_1",# 线程ID，每个对话唯一 chat_memory=PostgresChatMessageHistory( connection_string="postgresql://user:pass@localhost:5432/ai_memory", table_name="conversation_history"))
# 把记忆绑到智能体上agent = initialize_agent( tools=[],# 这里放工具（比如查库存的函数） llm=ChatOpenAI(temperature=0), agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, memory=memory # 关键：加入记忆)

第二步：数据库自动“建仓库”

你不用手动建表！当你创建PostgresChatMessageHistory实例时，Checkpoint会自动在 PostgreSQL里建4张表，用来存对话ID、消息内容、时间戳这些信息。

要是你想用Redis或者MongoDB怎么办？简单——把PostgresChatMessageHistory换成RedisChatMessageHistory或者MongoDBChatMessageHistory就行：

# 用Redis的例子from langchain_community.chat_message_histories importRedisChatMessageHistory
memory =ConversationCheckpointMemory( checkpoint_id="thread_1", chat_memory=RedisChatMessageHistory( url="redis://localhost:6379/0", key="conversation:thread_1"))

划重点：

为什么企业级AI落地，必须啃LangChain/LangGraph？

讲到这，肯定有人问：“我用Dify这种低代码工具做个机器人，不是也能记对话吗？为什么还要学LangChain？”

答案很直接：低代码工具能解决“能用”的问题，LongChain能解决“好用、能赚钱”的问题。

我举个例子：
如果你要做个能帮企业处理订单的AI智能体，需要它做这些事：

这些需求，低代码工具（比如Dify）根本做不了——它的“记忆”是浅层次的，无法对接企业内部系统，也处理不了复杂的逻辑。这时候必须用LongChain、LongGraph这些生产级工具。

为什么是LangChain？

LangChain是一个“AI应用开发框架”，它能帮你把记忆、工具、逻辑串起来：

我知道很多人吐槽LangChain：“文档写得跟天书一样，依赖库更新比火箭还快！”但没办法——企业需求是“定制化”的，没有任何低代码工具能覆盖所有场景。你要是想做能帮企业赚钱的AI，必须啃LangChain。

举个真实案例：我用LangChain做的AI导购

去年帮一个母婴店做的AI导购，核心功能是“根据客户的购物历史推荐商品”：

上线后，这个AI导购帮店铺提了18%的复购率——因为它能记住“客户上个月买了纸尿裤，现在该补货了”“客户的宝宝刚满6个月，该推荐二段奶粉了”。这些都是低代码工具做不到的。

最后想说：AI落地，从来不是“选简单的路”

回到开头的问题：“为什么记忆能力这么重要？”
因为AI的价值，在于“理解上下文”——记不住用户的名字，记不住历史对话，再聪明的AI 也只是个“复读机”。

而要做能落地的AI系统，你得跨过两道坎：

我知道LangChain很难——我当初学的时候，光安装依赖就花了3天，写代码的时候无数次想摔键盘。但当我看到自己做的AI系统帮企业赚了钱，那种成就感，比用低代码工具做10个玩具机器人都爽。

最后给大家打个气：AI落地的路上，没有“躺赢”的办法。你要么花时间啃LongChain， 要么花 money 请别人啃。但不管选哪条路，能解决企业问题的AI，才是有价值的AI。

好了，今天就讲到这。