LLM应用开发社区、框架与未来发展方向

摘要：本文推荐了5个LLM应用开发学习社区：1)LangChain博客（最热框架前沿）；2)Dify博客（Agent应用开发）；3)Huggingface专栏（模型信息）；4)OpenLLM博客（部署方案）；5)OpenAI社区（API开发）。同时对比了主流开发框架：LangChain（全能但复杂）、LlamaIndex（专注RAG）、aisuite（轻量接口）、SemanticKernel（微软

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290人浏览 · 2025-09-28 10:27:27

hh051020 · 2025-09-28 10:27:27 发布

01. LLM 应用开发社区

值得推荐的学习社区，在这里我们可以了解一线的 LLM 应用开发相关的内容、发展趋势、框架前沿知识等。这里我也整理了一些，希望能在课程之外能帮助大家持续学习。

① LangChain 博客

LangChain 是目前最热门、更新最快、社区最活跃、star 数最高的 LLM 应用开发框架，并且涵盖了 Python 和 JavaScript 两个版本，如果想在第一时间了解这个框架的新特性、LLM 应用开发前沿支持、新的模型特性，LangChain 博客是最低成本的形式。

在这里你可以了解该框架的案例研究、产品更新和行业新闻，以及对各项新技术的见解，如果觉得英文阅读麻烦，也可以借助 LLMOps 编排一个 Agent，快速解析指定网页的内容。

链接：https://blog.langchain.dev/

② Dify 博客

Dify.ai 是 2023 年 5 月发布的 LLMOps 产品，在当时也是第一个将 RAG 与知识库融入可视化编排的应用，近两年的时间过去，Dify 也从最开始的基础 Agent，添加了各类 RAG 策略、工作流、ChatFlow 等功能，市面上绝大部分 Agent 应用开发平台的功能也都参考了 Dify 的设计，例如：Coze、百度千帆 Builder、阿里百宝箱等，课程在设计的早期就参考了 Dify 的设计思路。

所以如果想关注前沿 LLM/Agent 应用的发展方向，Dify 官方的博客是一个绝佳的渠道，在 Dify 博客中，你可以了解到 Dify 各类模块的设计思路、复杂 Agent 的编排参考、官方产品的更新日志等内容。链接：https://dify.ai/blog③ Huggingface 专栏博文 Huggingface 是一个机器学习和数据科学平台社区，可以看成是 AI 届的Github，除了有众多开源的大语言模型之外，Huggingface 专栏博文也非常值得关注，在这里你可以看到关于 LLM 模型的最新信息、发布计划、排行信息等内容。链接：https://huggingface.co/posts

④ OpenLLM 博客

和 Ollama 一样，OpenLLM 也是一个自托管 LLMs 的解决方案，OpenLLM 允许开发人员使用单个命令将任何开源LLMs（Llama 3.3、Qwen2.5、Phi3 等）或自定义模型作为与 OpenAI 兼容的 API 运行。相比 Ollama，OpenLLM 还提供了内置的聊天 UI 与推理后端，在其博客下也分享了大量 LLM 部署、Deepseek、ComfyUI 自定义节点、LangGraph 等方面的内容。

链接：https://bentoml.com/blog⑤ OpenAI 开发者社区 作为掀起 LLM 浪潮的 OpenAI，其社区也是目前活跃度最高的，在 OpenAI 开发者社区里你可以看到关于 API、模型、ChatGPT、插件、Agent 开发、提示词技巧等内容的探讨。链接：https://community.openai.com/

当然除了上述的社区之外，课程中提供的学习群内也会经常探讨+提供一些关于 LLM/Agent/AI 应用前沿的信息，学习到这个位置，还没有进群的小伙伴，现在以进群了，QQ群：230085472，进群时注意按照提示信息填写相关内容。

02. 其他 LLM 开发框架

在企业业务中选择不同的 LLM 开发框架，就意味着后期几乎没有可迁移的可能（除非重构），所以选择框架是一项巨大的投资，要考虑框架的维护与更新频率、社区是否活跃等，在这方面 LangChain 是无可挑剔的第一，2 年多的时间提交 12836 次更新，斩获了 100k+ 个 star，并且同时支持 Python 和 JavaScript 两个版本。但是也能在网上经常看到关于 LangChain 的相关吐槽，例如：我为什么放弃了 LangChain？为什么都放弃了 LangChain？LangChain 塌方？深入解读开发者是否该弃用？等内容，这也是 LangChain 的一个 老毛病了，过于大而全，从提示词、消息、模型、插件、Agent、工作流、向量数据库、回调管理、监 控追踪应有尽有，以 langchain 为前缀的 Python 包就有数百个，并且过于抽象的封装也让新手学起来比较吃力。所以如果更专注于 AI 应用的某个方向，不想使用这么庞大复杂的架构，可以考虑其他 LLM 应用开发框

架，例如：

1. LlamaIndex：这是一个专门用于构建 RAG 系统的框架，提供基于 LLM 的应用程序获取、构建和访问私有或特定领域的数据，对比微服务的业务开发框架 Spring Cloud 和数据代理框架 MyBatis， LangChain 就是 AGI 时代的新 Sprint Cloud，而 LlamaIndex 就是 AGI 时代的 MyBatis，仓库地址：https://github.com/run-llama/llama_index。

2. aisuite：如果不需要框架这么复杂的功能，更希望使用原生的 Python 进行开发，但是又不想手动对齐多个 LLM 接口的差异，这时候可以考虑吴恩达老师开源的 aisuite，这个三方库围绕目前最流行的大语言模型（LLM）提供一个类似OpenAI 的API，使开发人员可以使用 OpenAI 的请求与响应格式快速接入其他第三方模型，仓库地址：https://github.com/andrewyng/aisuite。

3. Semantic Kernel：这是微软开源的一个轻量级的开源开发套件，它让你可以轻松构建 AI Agent，并将最新的 AI 模型集成到您的 C#、Python 或 Java 代码库中；它提供了一个简单易用的 API，可以连接到各种 AI 服务，例如 OpenAI、Azure OpenAI 和 Hugging Face 等；并且它作为业高效的中间件，能够快速交付企级解决方案，仓库地址：https://github.com/microsoft/semantic-kernel。

4. AutoChain：AutoChain是一款源自 LangChain 和 AutoGPT 的新一代开发框架，旨在解决这两种工具存在的问题，如果有 LangChain 的相关经验，上手 AutoChain 会非常迅速，不过这个框架目前更新频率并不是很高，仓库地址：https://github.com/Forethought-Technologies/AutoChain。

03. Agent 发展探讨

2025年初，以 DeepSeek R1 系列模型为代表的AI技术突破，标志着智能 Agent 技术进入新阶段。

DeepSeek 通过混合专家模型（MoE）、多投潜注意力算法（MLA）以及强化学习优化，将训练成本降至 OpenAI 模型的 1/70，同时推理效率提升显著。这种“重推理、轻训练”的模式不仅降低了算力门槛，还通过开源策略推动生态扩展，让 Agent 在业务端落地成为了可能。

关于 Agent 未来的发展，我也整理了一些个人看法，和大家一起交流探讨下，希望能给大家未来的学习方向一些思路。

① 模型能力持续优化

以 DeepSeek/OpenAI 为首的大语言模型通过参数规模扩大与架构优化，大模型将突破语言理解、逻辑推理等能力边界。例如，在任务规划、工具使用等方面，效率能力更高；在模型思考推理速度等方面模型响应将更快，甚至是在不久的将来实现千亿级参数模型的分布式推理优化，降低模型所需硬件功耗，实现边缘设备也能运行 LLM（想象下家里的智能电灯泡也称为分布式 LLM/Agent 节点计算网络的一部分）。

② 多模态融合成为标配