ChatPromptTemplate.from_template 和 ChatPromptTemplate.from_messages 是 LangChain 中创建聊天提示模板的两种常用方法，核心区别在于消息结构的灵活性和适用场景，具体差异如下：

1. 核心功能与语法差异

（1）ChatPromptTemplate.from_template

• 功能：通过单字符串模板创建提示，模板中需包含角色标识（如 system:、user:）来区分消息角色。
• 语法：接收一个字符串模板，通过 {角色名}: 前缀指定消息角色，变量用 {} 包裹。
• 示例：

  from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
  
  # 单字符串模板，用 "system:" "user:" 区分角色
  template = """
  system: You are a helpful assistant.
  user: Tell me a joke about {topic}.
  """
  prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(template)
  
  # 传入变量生成提示
  result = prompt_template.invoke({"topic": "cats"})
  print(result.messages)  # 输出包含 SystemMessage 和 HumanMessage 的列表
  

（2）ChatPromptTemplate.from_messages

• 功能：通过消息列表创建提示，每条消息显式指定角色和内容，无需依赖字符串前缀。
• 语法：接收一个列表，列表元素可以是 (角色, 内容) 元组或消息对象（如 SystemMessage、HumanMessage），变量用 {} 包裹。
• 示例：

  from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
  
  # 消息列表，显式指定每条消息的角色
  messages = [
      ("system", "You are a helpful assistant."),
      ("user", "Tell me a joke about {topic}.")
  ]
  prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(messages)
  
  # 传入变量生成提示
  result = prompt_template.invoke({"topic": "cats"})
  print(result.messages)  # 输出与 from_template 相同的消息列表
  

2. 关键区别对比

3. 特殊场景适配性

• 当需要动态插入多轮历史消息时：
  from_messages 支持 MessagesPlaceholder（消息占位符），可灵活插入多条历史消息（如用户与AI的多轮对话），而 from_template 难以处理这种动态列表结构。
  示例（from_messages 配合占位符）：

  from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder
  
  messages = [
      ("system", "You are a helpful assistant."),
      MessagesPlaceholder("chat_history"),  # 动态插入多轮历史消息
      ("user", "Tell me more about {topic}.")
  ]
  prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(messages)
  

• 当需要使用函数调用消息（FunctionMessage）时：
  from_messages 可直接传入 FunctionMessage 对象，而 from_template 无法通过字符串前缀表示这种特殊角色消息。

4. 总结

• 若你需要创建简单的单轮对话提示，且角色较少（如只有系统消息+用户消息），from_template 语法更简洁。
• 若你需要处理多轮对话、动态插入历史消息，或涉及复杂角色（如函数调用、消息占位符），from_messages 是更优选择，因其结构清晰、灵活性更高。

实际开发中，from_messages 因灵活性强，更适合大多数场景，尤其是需要扩展为多轮对话或工具调用的场景。