n8n AI Agent 与 LLM Chain：何时使用 LangChain 代码？

Source: Dev.to

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Introduction

大型语言模型（LLMs）已经不再是实验性工具；它们现在是生产系统的核心构件。开发者面临的真正挑战不是简单调用 LLM，而是有效地编排推理、工具、记忆和工作流。

出现了两种主导模式：

• LLM Chains – 确定性的逐步管道
• AI Agents – 动态的推理与行动系统

像 n8n 这样的平台以可视化方式抽象了大部分复杂性，而 LangChain 等框架则让开发者通过代码获得完整控制。本文将拆解何时使用 n8n AI Agents、何时仅需 LLM Chains，以及何时编写 LangChain 代码是正确的决定。

什么是 LLM 链？

LLM 链是一系列预定义的操作步骤，每一步的输出作为下一步的输入。执行路径是固定且可预测的。在 n8n 中，LLM 链底层使用 LangChain 原语实现，并以可配置节点的形式暴露，例如：

• 基础 LLM 链
• 检索增强生成（RAG）/问答链
• 摘要链

这些链在执行过程中不会进行推理或自适应；它们仅按照你定义的指令顺序运行。

示例：使用 LangChain 的 LLM 链（JavaScript）

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { PromptTemplate } from "@langchain/core/prompts";
import { LLMChain } from "langchain/chains";

const model = new ChatOpenAI({
  modelName: "gpt-4o-mini",
  temperature: 0,
});

const prompt = new PromptTemplate({
  template: "Summarize the following text in 3 bullet points:\n{text}",
  inputVariables: ["text"],
});

const chain = new LLMChain({
  llm: model,
  prompt,
});

const result = await chain.call({
  text: "n8n is a workflow automation platform with AI capabilities.",
});

console.log(result.text);

这实际上就是 n8n 的 LLM 链节点在视觉上抽象出来的内容。

LLM 链的最佳使用场景

• 文本摘要
• 分类和标记
• 结构化数据抽取
• 使用 RAG 查询文档
• 基于提示的转换

LLM 链在以下情况下表现最佳：

• 工作流是确定性的
• 所有步骤事先已知
• 不需要决策或分支

Source:

什么是 AI 代理？

与执行固定流水线不同，代理会：

1. 解释用户的目标
2. 选择使用哪种工具或操作
3. 执行该操作
4. 观察结果
5. 重复上述步骤，直至实现目标

在 n8n 中，AI 代理通过可视化方式配置，并且可以：

• 调用 API
• 查询数据库
• 触发工作流
• 维护短期记忆
• 动态决定下一步运行哪个步骤

示例：使用 LangChain 的 AI 代理（JavaScript）

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { initializeAgentExecutorWithOptions } from "langchain/agents";
import { SerpAPI } from "langchain/tools";

const model = new ChatOpenAI({
  modelName: "gpt-4o",
  temperature: 0,
});

const tools = [
  new SerpAPI(process.env.SERP_API_KEY),
];

const agent = await initializeAgentExecutorWithOptions(
  tools,
  model,
  {
    agentType: "zero-shot-react-description",
    verbose: true,
  }
);

const response = await agent.run(
  "Find the latest news about OpenAI and summarize it."
);

console.log(response);

这在概念上就是 n8n AI 代理节点所处理的内容，无需手动编写上述逻辑。

AI 代理的最佳使用场景

• 具备记忆的对话助理
• 自主研究工作流
• 多工具编排
• 基于决策的自动化
• 用于运营、销售或支持的 AI 副驾驶

当以下情况出现时，代理尤为出色：

• 用户输入含糊不清
• 执行路径不是固定的
• 可能需要动态调用多个工具

何时应使用 LangChain 代码？

在以下情况下使用 LangChain 代码

• 您需要自定义代理逻辑或策略
• 您需要对记忆进行细粒度控制
• 您正在构建多代理系统
• 您需要高级工具路由或守卫
• 您希望在大规模下优化性能
• 您正在交付核心产品功能，而不仅仅是自动化

LangChain 代码最适合用于

• 后端服务
• AI 优先的应用
• 复杂业务逻辑
• 长期运行的自主系统

n8n 与 LangChain：实用对比

选择合适的方法

• 使用 LLM 链 如果任务是线性且可预测的，只需要一次或两次 LLM 调用，或你在进行数据转换/摘要。
• 使用 n8n AI 代理 如果你需要无需编写代码的决策、工作流跨多个系统，或希望更快的迭代和实验。
• 使用 LangChain 代码 如果 AI 是产品的核心，需要完全控制和可扩展性，或正在构建自主或多代理系统。

实际案例

最后思考

基于 LLM 的系统不再仅仅是关于提示；它们是推理、工具和编排的系统。

• 使用 LLM 链 来实现可靠性和简洁性。
• 使用 AI 代理 来实现适应性和自主性。
• 使用 LangChain 代码 当 AI 成为核心基础设施时。

如果 AI 代理是您产品的核心，经验至关重要。考虑招聘一名 AI 代理开发者，以获得具备记忆、工具编排和可扩展性的生产级别代理。