Hacker News 의견

• 첫 상업용 LLM 에이전트를 작년 10월/11월에 구축했음: LangChain을 사용하지 않고 에이전트를 처음부터 직접 구축하는 것이 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 되었음.

• LLM 프레임워크의 복잡성: LangChain 같은 LLM 프레임워크는 자바나 파이썬의 복잡성을 도입하는 경향이 있음.

• LangChain과 ChatGPT의 비교: LangChain은 ChatGPT가 등장하기 전에 만들어졌지만, ChatGPT가 더 나은 대화형 모델을 제공하면서 LangChain의 필요성이 줄어듦.

• LangChain의 가치 논란: LangChain은 개발자와 LLM 사이에 위치하려 했으나, 실질적인 가치를 추가하지 못하고 불필요한 추상화를 도입함.

• 좋은 추상화와 나쁜 추상화: 좋은 추상화는 애플리케이션 로직을 다루고, 나쁜 추상화는 필요한 작업을 추상화하여 통찰력을 잃게 함.

• 에이전트 사용의 문제점: 콘텐츠 생성에 에이전트를 사용하는 것보다 순차적인 프롬프트를 사용하는 것이 더 쉽고 효과적임.

• Ragged 프레임워크 소개: LLM과 쉽게 연결할 수 있는 경량 커넥터인 Ragged를 소개함. ORM과 유사한 통합 인터페이스를 제공함.

• LangChain의 유용성 부족: LangChain의 접근 방식이 흥미롭지만, 실제로는 LLM 런타임 라이브러리를 직접 사용하는 것이 더 효율적임.

• 빠르게 변하는 에이전트 프레임워크: 사용 중인 에이전트 프레임워크가 빠르게 변하고, 작은 버전 변경도 현재 설정을 깨뜨릴 수 있음.

• LangChain의 복잡성 문제: LangChain은 단순한 사용 사례에는 너무 복잡하고, 복잡한 사용 사례에는 적응하기 어려움. 직접 코딩하는 것이 더 나은 경우가 많음.