AI原生应用开发框架比较：LangChain vs Semantic Kernel

想象一下，你想做一个"智能旅行助手"：它能根据用户偏好生成行程，调用地图API查路线，连接天气服务提醒带伞，甚至用邮件自动发送方案。如何让LLM理解用户需求并拆分任务？如何安全调用外部工具（如地图API）？如何记住用户之前说过的话（比如"讨厌爬山"）？如何处理多轮对话中的错误（比如LLM胡编乱造路线）？这些问题单靠"调API+写提示词"很难解决。于是，AI原生应用开发框架应运而生——它们像"AI应

Java大师兄学大数据AI应用开发

288人浏览 · 2026-02-21 01:53:56

Java大师兄学大数据AI应用开发 · 2026-02-21 01:53:56 发布

AI原生应用开发框架比较：LangChain vs Semantic Kernel

关键词：LangChain、Semantic Kernel、AI原生应用、大语言模型（LLM）、提示工程、智能代理、企业级开发

摘要：随着大语言模型（LLM）的爆发式发展，"AI原生应用"成为技术圈的新宠——这类应用以LLM为核心驱动力，结合传统工具和数据，能完成更复杂的智能任务。本文将聚焦两大主流开发框架LangChain与Semantic Kernel（SK），通过生活化比喻、代码实战和场景对比，带您理解它们的核心差异与适用场景，帮您在实际项目中做出更优选择。

背景介绍：为什么需要AI原生应用开发框架？

想象一下，你想做一个"智能旅行助手"：它能根据用户偏好生成行程，调用地图API查路线，连接天气服务提醒带伞，甚至用邮件自动发送方案。如果直接用LLM（如GPT-4）写提示词，你需要手动处理：

如何让LLM理解用户需求并拆分任务？
如何安全调用外部工具（如地图API）？
如何记住用户之前说过的话（比如"讨厌爬山"）？
如何处理多轮对话中的错误（比如LLM胡编乱造路线）？

这些问题单靠"调API+写提示词"很难解决。于是，AI原生应用开发框架应运而生——它们像"AI应用的脚手架"，帮我们快速组装LLM、工具、记忆和逻辑，让开发更高效、可靠。

本文范围与读者

范围：聚焦LangChain（最流行的开源框架）与Semantic Kernel（微软推出的企业级框架）的核心设计、关键组件与实战对比。
读者：对LLM有基础了解（能调用OpenAI API），想开发AI原生应用的开发者/架构师。

文档结构

本文将按"概念→对比→实战→选择"的逻辑展开：

用"搭积木"和"瑞士军刀"的比喻，讲清两个框架的核心设计；
通过代码示例对比它们的开发流程；
结合"智能客服"实战案例，分析各自的优缺点；
总结不同场景下的框架选择建议。

核心概念：LangChain是"AI乐高"，Semantic Kernel是"智能工具箱"

故事引入：做蛋糕的两种方式

假设你要开一家"智能蛋糕店"，需要一个系统帮用户：

用自然语言描述口味（如"喜欢芒果，不喜欢太甜"）；
调用供应商API查芒果库存；
生成蛋糕设计图；
记录用户历史偏好（下次直接推荐）。

开发这个系统时，LangChain和Semantic Kernel会怎么帮你？

LangChain：像"乐高套装"——你有各种标准化的积木块（提示模板、LLM调用、工具连接、记忆存储），可以自由拼接出想要的结构，甚至自己设计新积木。
Semantic Kernel：像"瑞士军刀"——自带常用工具（AI能力+传统代码），强调"技能（Skills）"的模块化，企业级场景下更注重安全、合规和与现有系统的兼容。

核心概念解释（用小学生能懂的比喻）

1. LangChain的三大核心组件（乐高积木块）

Chains（链条）：把多个步骤串起来，比如"用户输入→提示模板填充→LLM生成→结果处理"。就像用乐高拼接一条流水线，每个环节（积木）负责特定任务。
Agents（智能体）：让LLM自己决定"下一步做什么"。比如用户问"北京今天天气如何"，Agents会判断：需要调用天气API，于是自动生成调用指令。这像给乐高机器人装了"大脑"，能自主决策。
Memory（记忆）：保存对话历史或中间结果。比如用户说"我之前说过喜欢芒果"，Memory能记住这句话，下次生成推荐时自动带入。这像给乐高盒子加了一个"小抽屉"，存重要东西。

2. Semantic Kernel的三大核心组件（瑞士军刀工具）

Semantic Functions（语义函数）：用自然语言写的"AI能力"，比如用提示词定义的"生成蛋糕描述"功能。就像军刀上的"开瓶器"，专门用AI解决特定问题。
Native Functions（原生函数）：用传统代码（如C#/Python）写的功能，比如调用库存API的函数。这像军刀上的"小刀"，用传统方法解决确定问题。
Planning（规划）：让系统自动规划"先做什么，后做什么"。比如用户要"定制蛋糕并配送"，Planning会拆解为"生成配方→查库存→生成配送方案"。这像军刀的"指南针"，帮你理清步骤。

核心概念关系：积木 vs 工具包的协作逻辑

LangChain：Chains是基础结构，Agents基于Chains实现自主决策，Memory为Chains/Agents提供上下文。三者像"乐高流水线"：链条（Chains）是主线，智能体（Agents）是控制器，记忆（Memory）是缓存库。
Semantic Kernel：Semantic Functions（AI能力）和Native Functions（传统代码）组成"技能包"，Planning基于这些技能自动规划任务。三者像"瑞士军刀组合"：具体工具（技能）是核心，规划（Planning）是使用指南。

架构示意图

LangChain架构：
用户输入 → [Memory（取历史）] → [Prompt Template（填提示）] → [LLM（生成）] → [Tool（调用API）] → 输出
（Chains串联各环节，Agents动态选择Tool）

Semantic Kernel架构：
用户输入 → [Planning（拆任务）] → [Semantic Function（AI处理）/Native Function（代码调用）] → 输出
（技能（Skills）封装AI+代码能力）

Mermaid流程图（LangChain典型流程）

核心差异对比：从设计哲学到代码实现

1. 设计哲学：灵活扩展 vs 企业适配

LangChain：开源社区驱动，强调"模块化+灵活性"。就像"乐高"，用户可以自由替换组件（比如换用Anthropic的LLM代替OpenAI），甚至自己开发新的Chains/Agents。适合快速原型开发、研究型项目。
Semantic Kernel：微软主导，强调"企业级+工程化"。就像"瑞士军刀"，自带安全策略（如控制AI生成内容的风险）、多语言支持（C#/Python/JS）、与Azure服务（如认知服务、存储）的深度集成。适合需要合规、与现有系统对接的企业项目。

2. 核心组件对比：积木块 vs 技能包

组件	LangChain	Semantic Kernel	比喻对比
任务组织	Chains（手动拼接流程）+Agents（自动决策）	Planning（自动规划技能调用）	手动搭积木 vs 按指南用工具
AI与代码结合	需手动用Chains连接LLM和工具代码	内置Semantic（AI）+Native（代码）技能，自动调度	用绳子绑积木 vs 工具自带卡槽
记忆管理	提供多种Memory（如对话记忆、向量记忆）	通过上下文对象（Context Variables）管理	多个小抽屉 vs 一个多功能背包
生态支持	社区活跃（数千个集成工具/LLM）	微软生态（Azure、Copilot）深度整合	开源市场 vs 品牌专卖店

3. 代码实现对比：用"智能客服"示例感受差异

假设要开发一个"智能客服"，功能：

回答产品问题（如"手机电池续航多久？"）；
调用库存API查商品是否有货；
记住用户之前问过的问题（如"上次问过X型号手机"）。

LangChain实现（Python）

LangChain的思路是：用Chains拼接"提示模板→LLM→工具调用→记忆存储"的流程。

from langchain import OpenAI, LLMChain, PromptTemplate
from langchain.agents import load_tools, initialize_agent, AgentType
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# 1. 初始化LLM和工具（库存API工具）
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm)  # 假设库存API通过serpapi模拟

# 2. 定义记忆（保存对话历史）
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

# 3. 初始化智能体（自动决定是否调用工具）
agent = initialize_agent(
    tools, llm, agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, verbose=True, memory=memory
)

# 4. 运行对话
print(agent.run(input="X型号手机还有货吗？"))
# 输出：正在调用库存API... 查得X型号手机有货。

代码解读：

通过initialize_agent创建智能体，它会根据用户问题自动判断是否需要调用工具（如库存API）；
ConversationBufferMemory保存对话历史，LLM生成回答时会自动带入上下文；
社区提供了大量预集成工具（如serpapi搜索、llm-math计算），可快速拼接。

Semantic Kernel实现（Python）

SK的思路是：定义"技能（Skills）"，包含AI能力（Semantic Functions）和代码能力（Native Functions），通过Planning自动规划调用流程。

import semantic_kernel as sk
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion

# 1. 初始化内核（连接OpenAI）
kernel = sk.Kernel()
kernel.add_chat_service("gpt-4", OpenAIChatCompletion("gpt-4", "YOUR_API_KEY"))

# 2. 定义"客服技能"：包含AI函数和代码函数
skills_dir = "skills"
customer_service_skill = kernel.import_semantic_skill_from_directory(skills_dir, "CustomerService")

# 3. 定义Native函数（调用库存API的代码）
async def check_stock(item: str) -> str:
    # 实际调用库存API，这里模拟返回
    return f"{item}库存：有货"

# 4. 注册Native函数到技能
customer_service_skill.add_native_function("CheckStock", check_stock)

# 5. 运行规划（自动决定用哪个技能）
plan = await kernel.planner.create_plan("查X型号手机是否有货，并回答用户")
result = await plan.invoke()
print(result)
# 输出：X型号手机库存：有货。

代码解读：

通过import_semantic_skill_from_directory导入用自然语言定义的AI函数（如CustomerService中的"回答产品问题"提示词）；
手动注册check_stock作为Native函数（传统代码），与AI函数共同组成技能；
planner.create_plan自动分析用户需求，规划"先调用CheckStock，再生成回答"的流程。

4. 关键差异总结（用表格更清晰）

维度	LangChain	Semantic Kernel
学习曲线	需理解Chains/Agents/Memory等概念，社区文档丰富但较分散	强调"技能"和"规划"，微软文档结构化更好，企业友好
灵活性	高（可自定义Chains/Agents，支持任意LLM）	中（依赖微软生态，对非Azure服务集成需额外代码）
企业特性	需自行实现安全/权限（如控制工具调用白名单）	内置安全策略（如限制AI生成内容）、多语言支持（C#/Python）
性能	依赖社区优化（部分组件可能有延迟）	微软优化（如与Azure认知服务的低延迟连接）
适用场景	快速原型、研究型项目、需要高度定制的场景	企业级应用、需与现有系统对接、注重安全合规的场景

项目实战：用两个框架开发"智能旅行助手"

需求定义

开发一个"智能旅行助手"，功能：

用户输入目的地和偏好（如"带小孩，喜欢自然景观"）；
生成3天行程（含景点、餐饮推荐）；
调用天气API获取目的地未来3天天气；
提醒携带物品（如"下雨需带伞"）；
记住用户历史偏好（下次直接推荐类似行程）。

LangChain实现步骤

1. 环境搭建

安装依赖：pip install langchain openai python-dotenv
配置OpenAI API Key（.env文件）。

2. 核心代码与解读

from langchain import OpenAI, PromptTemplate, LLMChain
from langchain.agents import Tool, initialize_agent
from langchain.utilities import SerpAPIWrapper  # 用SerpAPI模拟天气API
from langchain.memory import ConversationSummaryMemory

# 1. 初始化工具（天气查询）
serpapi = SerpAPIWrapper()
tools = [
    Tool(
        name="Weather Search",
        func=serpapi.run,
        description="查询目的地未来3天天气，输入应为具体城市（如'北京'）"
    )
]

# 2. 定义记忆（总结对话历史，避免过长）
memory = ConversationSummaryMemory(llm=OpenAI(), memory_key="chat_history")

# 3. 定义提示模板（生成行程的LLM提示）
prompt_template = """
用户想去{destination}旅行，偏好是{preference}。请生成3天行程，包含景点、餐饮推荐。
已知天气：{weather}。请根据天气提醒携带物品。
历史对话：{chat_history}
"""
prompt = PromptTemplate(
    template=prompt_template,
    input_variables=["destination", "preference", "weather", "chat_history"]
)

# 4. 初始化LLM链（生成行程）
llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=OpenAI(temperature=0.7))

# 5. 初始化智能体（协调工具调用和LLM生成）
agent = initialize_agent(
    tools, llm_chain.llm, agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True, memory=memory
)

# 6. 运行示例
user_input = "我想去杭州带小孩玩，喜欢自然景观"
response = agent.run(user_input)
print(response)

关键逻辑：

智能体（Agent）先判断需要查询天气（调用Weather Search工具），获取天气后填充到提示模板；
记忆（Memory）保存用户历史偏好（如"带小孩，自然景观"），下次对话时自动带入；
LLM链（LLMChain）根据提示生成行程和携带物品建议。

Semantic Kernel实现步骤

1. 环境搭建

安装依赖：pip install semantic-kernel openai
配置OpenAI API Key（代码中或环境变量）。

2. 核心代码与解读

import asyncio
import semantic_kernel as sk
from semantic_kernel.connectors.ai.open_ai import OpenAIChatCompletion

async def main():
    # 1. 初始化内核
    kernel = sk.Kernel()
    kernel.add_chat_service("gpt-4", OpenAIChatCompletion("gpt-4", "YOUR_API_KEY"))

    # 2. 定义"旅行技能"目录结构（技能存放在skills/TripPlanner下）
    # - 目录下有semantic_functions（AI函数）和native_functions（代码函数）
    # - 例如，semantic_functions/GenerateItinerary的prompt.txt内容：
    #   "用户想去{{$destination}}，偏好{{$preference}}，天气{{$weather}}。生成3天行程（景点、餐饮）和携带物品建议。"

    # 3. 导入语义函数（AI生成行程）
    trip_skill = kernel.import_semantic_skill_from_directory("skills", "TripPlanner")

    # 4. 定义Native函数（调用天气API的代码）
    async def get_weather(city: str) -> str:
        # 实际调用天气API，这里模拟返回
        return "杭州未来3天：晴（25-30℃），局部小雨"

    # 5. 注册Native函数到技能
    trip_skill.add_native_function("GetWeather", get_weather)

    # 6. 创建规划（自动拆解任务）
    plan = await kernel.planner.create_plan(
        "用户想去杭州带小孩玩，喜欢自然景观，需要生成行程并提醒携带物品"
    )

    # 7. 执行规划
    result = await plan.invoke()
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

关键逻辑：

技能（TripPlanner）包含AI函数（GenerateItinerary，用提示词定义生成逻辑）和代码函数（GetWeather，调用天气API）；
规划（Planner）自动分析用户需求，拆解为"调用GetWeather获取天气→调用GenerateItinerary生成行程"；
微软的Planner支持更复杂的任务依赖（如先查天气再生成行程），适合企业级流程控制。

实际应用场景：何时选LangChain？何时选Semantic Kernel？

LangChain更适合：

快速原型开发：比如创业公司需要在1周内验证"AI旅行助手"想法，LangChain的灵活组件和社区工具能快速拼接功能。
研究型项目：比如实验不同LLM（GPT-4、Claude、LLaMA）的效果差异，LangChain的适配器（LLM wrappers）支持快速切换。
需要高度定制：比如开发一个"AI代码审查助手"，需要自定义Agents逻辑（只调用代码分析工具），LangChain的可扩展性更优。

Semantic Kernel更适合：

企业级应用：比如银行开发"智能客服"，需要集成内部系统（如客户数据库、工单系统），SK的Native Functions支持直接调用C#/.NET代码，与现有系统无缝对接。
注重安全合规：比如医疗行业的"AI问诊助手"，需要控制AI生成内容的风险（如避免错误医疗建议），SK的"技能权限控制"（可限制某些Semantic Functions的调用）更易实现。
多语言支持：比如企业已有Java后端，SK支持Java（即将发布）、C#、Python，可避免技术栈迁移成本。

工具与资源推荐

LangChain：
- 官方文档：docs.langchain.com
- 社区集成库：LangChain Hub（含数千个Chains/Agents示例）
- 学习资源：《LangChain for LLM Application Development》（Andrew Ng课程配套）
Semantic Kernel：
- 官方文档：learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/
- 微软生态集成：与Azure Cognitive Search（向量数据库）、Azure OpenAI Service深度兼容
- 学习资源：微软官方示例库（GitHub）

未来趋势与挑战

趋势

多模态集成：两大框架都在加强对图像、语音的支持（如LangChain的ImageCaption链，SK的AudioTranscription技能）。
自主智能体（Autonomous Agents）：未来框架可能内置更强大的Planning/Reasoning能力，让AI应用能处理更复杂的长任务（如"策划一场婚礼"）。
企业级标准化：随着AI应用进入企业核心系统，框架可能增加更多工程化特性（如监控、日志、版本控制）。

挑战

性能优化：LLM调用延迟+工具调用延迟，可能导致应用响应慢（如LangChain的Agents有时需要多次调用LLM做决策）。
跨LLM兼容性：不同LLM的提示词格式差异大（如GPT-4需要[user]/[assistant]标签，Claude需要\n\nHuman:），框架需更好地抽象这些差异。
安全与伦理：如何防止AI生成有害内容（如SK的"内容审核技能"）、保护用户隐私（如记忆存储的加密），是框架需要解决的关键问题。

总结：学到了什么？

核心概念回顾

LangChain：像"AI乐高"，核心是Chains（拼接流程）、Agents（自主决策）、Memory（保存上下文），适合灵活快速开发。
Semantic Kernel：像"智能工具箱"，核心是Semantic Functions（AI能力）、Native Functions（代码能力）、Planning（自动规划），适合企业级工程化开发。