はてなまとめ - AIエンジニアがLangChainを推奨しない理由

1: mkusaka 2026/02/03 22:34

LangChain v1はRAGで過度な抽象化と依存を持ち、Embeddingが773行・設定30個、依存数は16→34に増えるためSDK直利用を推奨します。

2: nguyen-oi 2026/02/03 22:43

LangChain批判は定期的にバズるな。結局薄いラッパーで十分って結論になりがち

3: D_first 2026/02/03 22:53

うーん、でもLangGraphのワークフローを自前で実装するの結構大変じゃない？

4: myr 2026/02/03 23:36

もうこの手の批判のやり取り面倒だし俺は使う. 「常に使う」とかじゃないんだしAIやっててプロダクト一個って事無いでしょ？ケースバイケースしかあり得んのだし

5: bearcub 2026/02/03 23:47

本格製品レベルならミニlangchainみたいのを結局自分(AI)で書くことになる。うちはそれならもうlangchainでいいやとなってる。その場でAIが書いたものより世界でノウハウが共通してて楽。ソース読むのも今はAIで問題なし。

6: mk173 2026/02/04 03:22

これからAIを始める人向けのフレームワークかと

7: knok 2026/02/04 07:51

抽象化やりすぎで人間が読むのが辛い印象は確かにある

8: Nunocky 2026/02/04 08:19

まあ「自分で書いても多分こうなる」という実装をまとめたもので、覚えるコストのほうが高くつくかなとは考えた

9: ihirokyx 2026/02/04 08:22

RAGを例にlangchain単体だと厚いラッパーでコードをも知識をオーバーヘッドが大きいよという話

10: revert 2026/02/04 09:42

langgraphやtool系の低レイヤーの足回りとしては嫌いじゃない。一方でrag系のように謎の便利クラスが沢山入っているが、自分で調整したいところだから実用上は不必要になる。初心者向けの目眩ましなんだろうけど

11: pecan_fudge 2026/02/04 10:47

langchainを含むコードをpyinstallerで実行ファイルにしようとしたら、いろいろうまくいかなかった。いろいろと隠れたモジュール読み込みが必要だし実行ファイルのサイズが膨れ上がるので向いてないなと思った

12: strawberryhunter 2026/02/04 12:24

私が以前解析した時の結論は、接続部分だけ参考にしてLangChainそのものは使わない、だったな。結局OpenAI APIに対応するとOpenRouterで何でも接続できるので、LangChainはまったく参考にもしてないわ。

13: dekasasaki 2026/02/04 12:26

やっぱそうだよな。なんとなく嫌な予感して推奨せずにいる。

14: nakag0711 2026/02/04 12:50

よく分からんけどスイッチしようとしたときに有り難みが出てくるのでは。何にしても数千行程度は大した規模ではない気が

15: yuuki5555 2026/02/04 15:06

“では実際にソースコードを読んで確認してみよう、というのが本記事の趣旨です。私自身、2年前は LangChain をメインで使っていました。当時は生成 AI の最適解がまだ見えておらず、各社 SDK のインターフェースも頻繁に

16: skrtk98 2026/02/04 15:45

本格的な製品開発なら、Microsoft Agent Frameworkじゃないか？ワークフローを構築しやすいし、AI Foundryのほか、OpenAI APIやらAnthropic APIとも互換があるし

17: kaz_hiramatsu 2026/02/04 17:22

LangGraphには価値はあると思う。しかしclaude使えば似たようなものはサクッと作ってしまえるので、あえて使い続ける強い動機はないかなあ。それにUI系でpython使いたくないし。