大模型开发收藏级指南：为什么资深开发者建议先跳过Dify和LangChain？

文章指出，在快速迭代的AI领域，框架往往"约束"大于"赋能"。真正掌握LLM开发应先通过Python调用原生API，以获得更高透明度、更好调试体验和更快适配新特性。建议采用渐进式开发路径：先通过原生API理解基础，再引入轻量级工具实现结构化输出，最后根据需求选择Dify或自建编排逻辑。返璞归真，才能构建真正属于自己的核心壁垒。

引言

在技术社区里，关于 “开发 AI 应用，该选 Dify 还是 LangChain？” 的争论从未停止。

新手开发者往往在两者之间摇摆，试图寻找一个“完美”的脚手架。然而，作为一个在一线摸爬滚打的架构师，我的观点可能有些刺耳，但绝对诚恳：

如果你想真正掌握 LLM 开发，这两个暂时都别碰。最好的入门和进阶方式，是直接使用 Python 调用各大模型厂商的原生 API。

为什么？因为在 AI 这个还处于“寒武纪大爆发”的早期阶段，框架的“约束”往往大于“赋能”。

框架的本质：成熟周期的产物，而非创新的催化剂

我们需要先厘清一个软件工程的常识：框架（Framework）是为了解决什么问题而诞生的？

Spring 诞生是为了解决 Java EE 的繁琐配置；React 诞生是为了解决复杂的 DOM 状态管理。它们的共同点是：所在的领域已经高度成熟，最佳实践已经固化。此时，框架通过强约束，强行让开发者遵循“标准动作”，从而提高复用率、降低门槛、减少犯错。

但在 LLM 领域，情况截然不同。

目前的 AI 技术栈还在以“周”为单位迭代。OpenAI 今天推出了 Structured Outputs，Anthropic 明天更新了 Context Caching，Google 后天搞出了原生多模态流式输出。

这时候，如果你使用 LangChain：

你需要等待 LangChain 社区更新代码以适配新特性（通常滞后）。

你需要学习 LangChain 发明的各种新名词（Chain, AgentExecutor, RunnableLambda）来包装这个本来很简单的 API 调用。

最痛苦的是，当代码报错时，你发现堆栈信息被层层抽象掩盖，你根本不知道是 Prompt 写错了，还是框架层的参数传丢了。

在这个阶段，框架跟不上需求和技术的迭代速度。试图用一套静态的、厚重的框架去封装一个动态的、快速变化的底层技术，结果往往是削足适履。

“裸写” API 的降维打击：透明度与掌控力

很多开发者恐惧“裸写” API，觉得处理 HTTP 请求、管理上下文很麻烦。但在 LLM 开发中，这种“麻烦”恰恰是核心竞争力的来源。

祛魅：Prompt 是唯一的“源代码”

在传统编程中，源代码是逻辑；在 AI 编程中，Prompt + Context 是逻辑。

当你使用 openai.chat.completions.create 时，你清楚地知道每一个 token 是如何被发送的，Temperature 是多少，System Prompt 是什么。

而当你调用 some_chain.run() 时，你失去了这种掌控。许多框架会在背后悄悄塞入默认的 Prompt（比如“You are a helpful assistant…”），这往往是导致模型输出不符合预期的元凶。直接调用 API，意味着你对输入输出拥有 100% 的解释权。

调试的便利性

没有什么比看着原始的 JSON 响应更让工程师安心的了。

Debug 成本：原生代码出错，报错指向第几行就是第几行。框架出错，你需要深入阅读源码，去理解作者的设计哲学才能找到 bug。
性能优化：很多时候，框架为了通用性，牺牲了性能（例如多余的 Token 计算、不必要的中间步骤）。原生开发允许你做极致的 Token 级优化。

快速适配新特性

想要试用 OpenAI 的 Realtime API？如果你用原生 Python，照着官方文档写个 WebSocket 客户端，半小时搞定。如果你等框架封装，可能两周后还在看 GitHub Issue 里的争吵。

辩证思考：Dify 与 LangChain 的真实价值

当然，说“都不适合”并不是要全盘否定这两个工具，而是要否定“将它们作为默认起手式”的思维懒惰。我们需要辩证地看待它们的定位。

LangChain 的陷阱与价值

陷阱： LangChain 最大的问题是过度抽象。它试图用传统的面向对象编程思想去封装不确定的自然语言逻辑，导致创造了大量非必要的概念。对于初学者，学习 LangChain 的难度甚至高于学习 LLM 本身。
价值：它是极好的教科书和组件库。你不需要用它的全套架构，但你可以参考它的文档提取器（Document Loaders）和文本切分器（Text Splitters）。把 LangChain 当作工具箱（Library），而不是框架（Framework）。

Dify 的定位与误区

误区：很多开发者试图在 Dify 上通过拖拽实现及其复杂的业务逻辑，最后发现连一个简单的循环或条件判断都极其别扭。Dify 不是万能的低代码开发平台。
价值： Dify 是极佳的 BaaS (Backend as a Service) 和 MVP 验证工具。

如果你是产品经理，想快速验证一个 Idea，用 Dify 10分钟就能搭出来。

如果你需要快速交付一个企业内部知识库，Dify 的 RAG 流水线是现成的最佳实践。

它的核心价值在于“服务化”和“可视化”，而不是“灵活性”。

最佳实践：渐进式开发路径

基于上述分析，我建议的 2025 年 AI 应用开发最佳实践路径如下：

第一阶段：原型与探索（The Naked Stage）

工具： Python + openai (或者 anthropic ) 官方 SDK + pydantic 。
做法：手写 Prompt，手动管理 Chat History 列表。
目的：深刻理解 LLM 的无状态特性、Context Window 的限制、Prompt Engineering 的技巧。这是基本功，不可逾越。

第二阶段：工程化与结构化（The Structured Stage）

痛点：原生 API 返回的是字符串，难以集成到系统中。
工具：引入轻量级工具，如 Instructor 或 LiteLLM 。
做法：强依赖 Structured Output（结构化输出），将 LLM 的输出强制转换为 JSON/Pydantic 对象。
目的：让不确定的 AI 变成确定的函数调用。

第三阶段：复杂编排（The Orchestration Stage）

痛点：业务逻辑变得极其复杂，需要多步推理、工具调用、RAG。
决策点：

如果是标准的 RAG 或客服机器人：直接部署 Dify ，不要重复造轮子。
如果是深度定制的垂直 Agent（比如代码审计、法律文书生成）：自己写编排逻辑（Control Flow）。参考 LangGraph 的理念（图的概念），但尽量用原生的 Python 代码（if/else/while）来控制流程，而不是用复杂的 Chain 类。

结语

软件工程界有一句名言：“ 如无必要，勿增实体 ”，保持简洁以降低复杂度。

AI 尚在襁褓，所有的 Best Practice 都还在定义中。过早地把自己绑定在某个框架的战车上，不仅会限制你的视野，还会让你在技术迭代的洪流中变得被动。

返璞归真，回到 Python，回到 HTTP，回到 Prompt。在那里，你将看到 AI 最真实的模样，也只有在那里，你才能构建出真正属于你的核心壁垒。

希望这篇文章能为迷茫中的 AI 开发者提供一个新的视角。技术没有银弹，只有最适合当下的选择。