ทำไม LangChain Agentic AI ถึงได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในปี 2025

ประเด็นสำคัญ

LangChain มีบริการ AI แบบตัวแทนหรือไม่?

ใช่ครับ/ค่ะ LangChain มอบกรอบการทำงานที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่มีลักษณะเป็นตัวแทน (agentic AI applications) แพลตฟอร์มนี้ได้แนะนำการนามธรรมของตัวแทน (Agent abstraction)ในปลายปี 2022 โดยผสานรวมแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่กับลูปเครื่องมือ (tools loop) ที่ช่วยให้ระบบสามารถตัดสินใจว่าจะดำเนินการใดต่อไป

ความสามารถนี้ทำให้ LangChain กลายเป็นผู้นำในด้านการสร้างตัวแทนปัญญาประดิษฐ์แบบอัตโนมัติ ซึ่งเป็นสาขาที่ดึงดูดผู้แข่งขันมากมาย แต่มีคู่แข่งน้อยมากในแง่ของความหลากหลายของการผสานรวมและการยอมรับจากนักพัฒนา

การเติบโตอย่างรวดเร็วของเฟรมเวิร์กนี้สะท้อนถึงความต้องการที่แท้จริงของตลาด ภายในระยะเวลาเพียงแปดเดือนหลังเปิดตัว LangChain ได้รับดาวบน GitHub มากกว่า 61,000 ดวง ซึ่งบ่งชี้ถึงความสนใจอย่างสูงจากนักพัฒนาและการนำไปใช้จริงในองค์กรชั้นนำ เช่น Uber, LinkedIn และ Klarna

เส้นทางนั้นมีความสำคัญเพราะการยอมรับในระยะแรกโดยแบรนด์ที่เป็นที่รู้จักเป็นการยืนยันถึงความพร้อมของเทคโนโลยีสำหรับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและมีความเสี่ยงสูง

มันทำงานอย่างไรจริงๆ?

กระบวนการทำงานแบบตัวแทนของ LangChain นั้นเรียบง่ายอย่างน่าประหลาดใจ ตัวแทนจะรับคำขอจากผู้ใช้ ปรึกษาโมเดลภาษาขนาดใหญ่เพื่อสร้างแผนงาน เรียกใช้เครื่องมือภายนอกเพื่อรวบรวมข้อมูลหรือดำเนินการต่างๆ จากนั้นวนกลับไปยัง LLM พร้อมผลลัพธ์จนกว่างานจะเสร็จสมบูรณ์

วงจรนี้ ซึ่งมักเรียกว่า ReAct loop จะดำเนินต่อไปจนกว่าตัวแทนจะพิจารณาว่าไม่จำเป็นต้องดำเนินการขั้นตอนใดเพิ่มเติม หรือเมื่อเงื่อนไขการหยุดทำงานถูกบรรลุ

พลังที่แท้จริงอยู่ที่โมดูลาร์ไพรมิทีฟที่รองรับลูปนี้ LangChain จัดเตรียมคอมโพเนนต์สำเร็จรูปสำหรับพรอมต์, เมมโมรี, เชน, เครื่องมือ, และการจัดการ, ทำให้ผู้พัฒนาไม่ต้องคิดค้นตรรกะพื้นฐานขึ้นมาใหม่

ในขณะเดียวกันโครงสร้างย่อย LangGraphใหม่ได้เพิ่มความสามารถในการดำเนินการที่คงทนและการควบคุมที่ละเอียดมากขึ้น ทำให้สามารถทำงานแบบหลายขั้นตอนได้ โดยสามารถหยุดชั่วคราวเพื่อรอการอนุมัติจากมนุษย์หรือตรวจสอบความคืบหน้าข้ามเซสชันได้

ตารางนี้ชี้แจงว่าแต่ละชิ้นส่วนมีส่วนช่วยต่อระบบโดยรวมอย่างไร

คำสั่งกระตุ้นช่วยให้เกิดความสม่ำเสมอ, โซ่ช่วยจัดการตรรกะหลายขั้นตอน, หน่วยความจำช่วยรักษาสถานะ, เครื่องมือช่วยขยายขอบเขตของตัวแทนให้เกินการสร้างข้อความ, และ LangGraph จัดการการแยกสาขาหรือประตูการอนุมัติที่ซับซ้อนซึ่งกระบวนการทำงานขององค์กรมักต้องการ

สิ่งนี้จะมีลักษณะอย่างไรในทางปฏิบัติ?

พิจารณาทีมบริการทางการเงินที่จมอยู่กับการขอข้อมูลวิจัยมากมาย นักวิเคราะห์ที่ Morningstar เผชิญกับความท้าทายนี้โดยตรง: การค้นหาข้อมูลด้วยตนเองใช้เวลาหลายชั่วโมงทุกวัน และเวลาในการตอบกลับคำถามของลูกค้านั้นยาวนานเกินไป

บริษัทได้นำผู้ช่วยวิจัยที่ใช้เทคโนโลยี LangChain ที่พวกเขาตั้งชื่อว่า "โม" มาใช้งาน ซึ่งผสานรวมการเพิ่มประสิทธิภาพการดึงข้อมูลและการสร้างข้อมูลใหม่โดยใช้ ReAct blueprint เพื่อทำให้การดึงข้อมูลและการสรุปข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ

การเปิดตัวเป็นไปตามเส้นทางนี้:

ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญาหลักของปัญญาประดิษฐ์เชิงตัวแทน: การเปลี่ยนงานที่ต้องใช้ความคิดซ้ำๆ ไปยังซอฟต์แวร์ เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญมนุษย์สามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจและความคิดสร้างสรรค์

นอกจากนี้ยังบ่งชี้ถึงภูมิทัศน์การแข่งขันที่กว้างขึ้น ซึ่งแพลตฟอร์มอย่าง LangChain แข่งขันกันในด้านความลึกของการผสานรวมและประสบการณ์ของนักพัฒนา มากกว่าการพึ่งพาพลังประมวลผลของ LLM เพียงอย่างเดียว

การผสานรวมและความเหมาะสมของระบบนิเวศ

LangChain เชื่อมต่อเข้ากับโครงสร้างพื้นฐานขององค์กรที่มีอยู่ผ่านช่องทางหลักสามช่องทาง ได้แก่ ผู้ให้บริการ LLM, บริการข้อมูล และเครื่องมือปฏิบัติการ

API มาตรฐานของแพลตฟอร์มนี้หมายความว่าคุณสามารถเชื่อมต่อกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่เกือบทุกประเภทได้ รวมถึงเวอร์ชันที่ปรับแต่งเองหรือเวอร์ชันที่ได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติมซึ่งโฮสต์ภายในองค์กรหรือบนคลาวด์ส่วนตัว การออกแบบที่ไม่ยึดติดกับโมเดลนี้ช่วยให้องค์กรสามารถทดลองใช้ผู้ให้บริการรายใหม่ได้โดยไม่ต้องเขียนตรรกะของเอเจนต์ใหม่

ในด้านข้อมูล LangChain รองรับโมเดลฝังตัวมากกว่า 25 แบบ และฐานข้อมูลเวกเตอร์มากกว่า 50ฐานสำหรับการสร้างเสริมด้วยการค้นหาข้อมูล

ตัวโหลดเอกสารในตัวจัดการการโหลดเอกสารจากระบบคลาวด์ (Dropbox, Google Drive), แอป SaaS (Notion, Slack, Gmail) และฐานข้อมูล นำความรู้ภายนอกเข้าสู่ LLM ด้วยโค้ดที่กำหนดเองน้อยที่สุด

การเชื่อมต่อนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับตัวแทนที่ต้องการเข้าถึงเอกสารที่เป็นกรรมสิทธิ์, บันทึก CRM, หรือข้อมูลการดำเนินงานแบบเรียลไทม์

ตารางด้านบนแสดงวิธีที่ LangChain ทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างโมเดลการสร้างเนื้อหาและส่วนที่เหลือของระบบองค์กร

LangSmith ชั้นเชิงพาณิชย์สำหรับการสังเกตการณ์ระบบ ช่วยเสริมไลบรารีโอเพนซอร์สด้วยการให้การแสดงภาพการติดตาม การเปรียบเทียบเวอร์ชัน และเมตริกการประเมินผลอัตโนมัติที่ช่วยให้ทีมสามารถส่งตัวแทนไปยังการผลิตได้อย่างมั่นใจ

กระแสตอบรับจากชุมชนและความคิดเห็นของผู้ใช้กลุ่มแรก

ความรู้สึกของนักพัฒนาต่อ LangChain ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมากตั้งแต่ช่วงแรกที่มีการตอบรับในปี 2023 ซึ่งมีความหลากหลาย โดยวิศวกรบางคนวิจารณ์อย่างตรงไปตรงมาเกี่ยวกับชั้นการสกัดนามธรรมและการเปลี่ยนแปลง API อย่างรวดเร็วของแพลตฟอร์ม

ผู้ใช้ Reddit คนหนึ่งได้ถ่ายทอดความหงุดหงิดไว้ว่า: "จากทุกสิ่งที่ฉันลองมา LangChain อาจเป็นตัวเลือกที่แย่ที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ แต่ในขณะเดียวกันก็กลับได้รับความนิยมมากที่สุดด้วย"

กระแสต่อต้านนั้นสะท้อนถึงปัญหาที่เกิดจากความเจ็บปวดอย่างแท้จริงเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่และการพึ่งพาอย่างหนักที่ทำให้การปรับปรุงล่าช้า

อย่างไรก็ตาม น้ำเสียงเปลี่ยนไปเมื่อโครงการมีความก้าวหน้า:

คำพูดเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงชุมชนที่ได้เห็นความก้าวหน้าที่แท้จริง ความมุ่งมั่นของทีมในด้านความเสถียรของ API การปรับปรุงเอกสาร และเครื่องมือระดับองค์กร ได้ชนะใจผู้ที่เคยสงสัยและดึงดูดงานการผลิตที่จริงจัง การเปลี่ยนแปลงนี้มีความสำคัญเพราะแรงผลักดันของชุมชนมักทำนายถึงความเป็นไปได้ในระยะยาวในระบบนิเวศของโอเพ่นซอร์ส

แผนที่ทาง & มุมมองระบบนิเวศ

เส้นทางของ LangChain มุ่งเน้นที่ความเสถียรและความพร้อมสำหรับองค์กรธุรกิจ

ด้วยการเปิดตัวเวอร์ชัน 1.0 ที่เสถียรในเดือนตุลาคม 2025 ทีมงานได้ให้คำมั่นว่าจะไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่กระทบการใช้งานเดิมจนถึงเวอร์ชัน 2.0 ซึ่งเป็นการบ่งบอกถึงระยะการเติบโตเต็มที่หลังจากหลายปีของการพัฒนาอย่างรวดเร็ว คำมั่นสัญญาเรื่องเสถียรภาพนี้ตอบสนองต่อข้อร้องเรียนที่ต่อเนื่องมากที่สุดจากชุมชน และเป็นการวางรากฐานสำหรับการนำไปใช้งานในระยะยาว

มองไปข้างหน้า ผู้ก่อตั้งแฮร์ริสัน เชส กำลังเผยแพร่แนวคิดของ "ตัวแทนแวดล้อม" ที่ทำงานอย่างต่อเนื่องในเบื้องหลัง จัดการงานต่างๆ อย่างเชิงรุกแทนที่จะรอคำสั่งที่ชัดเจน

เขาได้สาธิตผู้ช่วยอีเมลอัตโนมัติในเดือนมกราคมปี2025 โดยเป็นการแสดงตัวอย่างอนาคตที่ตัวแทนหลายตัวสามารถทำงานร่วมกันอย่างเงียบ ๆ จนกว่าจะมีความต้องการให้มนุษย์เข้ามาให้ความสนใจ

การปรับปรุงผลิตภัณฑ์ เช่น ส่วนติดต่อผู้ใช้ของกล่องข้อความตัวแทน (Agent Inbox UI) และคุณสมบัติการจัดตารางเวลา จะช่วยสนับสนุนวิสัยทัศน์นี้ตลอดปี 2026

Chase มองเห็นการเปลี่ยนแปลงจากการทำงานอัตโนมัติตามความต้องการไปสู่ตัวแทนที่ทำงานอย่างต่อเนื่องและขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์:

ตัวแทนสภาพแวดล้อมจะปลดล็อกระดับใหม่ของประสิทธิภาพการทำงานโดยการร่วมมือกันอย่างเงียบๆ จนกว่าจะถึงจุดที่ต้องตัดสินใจซึ่งต้องการการพิจารณาของมนุษย์

สิ่งนี้จะกลายเป็นระบบนิเวศที่ตัวแทนกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน คล้ายกับฐานข้อมูลหรือคิวข้อความ มากกว่าที่จะเป็นฟีเจอร์ที่แยกออกมาเดี่ยวๆ

แผนงานยังรวมถึงการผสานรวมที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นกับผู้ให้บริการคลาวด์และองค์กรขนาดใหญ่ นักลงทุนล่าสุด เช่น Workday, Databricks และ Cisco บ่งชี้ถึงตัวเชื่อมต่อสำหรับแพลตฟอร์มเหล่านั้นในอนาคต พร้อมกับการปรับปรุงการปรับแต่งที่ละเอียดขึ้นและเครื่องมือเฉพาะด้านสำหรับงานด้านการเงิน การดูแลสุขภาพ และกระบวนการทางกฎหมาย

ในขณะที่เทคโนโลยี AI เชิงสร้างสรรค์พัฒนาไปข้างหน้า LangChain มุ่งมั่นที่จะคงเป็นมาตรฐานอินเทอร์เฟซสำหรับแอปพลิเคชันเชิงตัวแทน โดยเน้นแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการตรวจสอบ ประเมินผล และความปลอดภัย

LangChain Agentic AI มีค่าใช้จ่ายเท่าไร?

การกำหนดราคาของ LangChain ใช้รูปแบบตามระดับชั้นที่ออกแบบมาเพื่อรองรับตั้งแต่ผู้พัฒนาเดี่ยวไปจนถึงองค์กรขนาดใหญ่

แผนสำหรับนักพัฒนาเป็นบริการฟรีและรวม 5,000 เส้นต่อเดือน จากนั้นคิดค่าบริการ $0.50 ต่อ 1,000 เส้นเพิ่มเติม ระดับนี้เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบและเครื่องมือภายในองค์กรขนาดเล็กที่การใช้งานยังคงคาดการณ์ได้

แผน Plus มีค่าใช้จ่าย $39 ต่อผู้ใช้ต่อเดือน รวม 10,000 เทรซ และเพิ่มการPLOYMENT ตัวแทนระดับการพัฒนาฟรี 1 ตัว

นอกเหนือจากนั้น การดำเนินการของเอเจนต์แบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์มีค่าใช้จ่าย $0.001 ต่อการรันหนึ่งครั้งต่อโหนด และเวลาการทำงานสำหรับเอเจนต์การพัฒนาจะถูกคิดค่าบริการที่ $0.0007 ต่อนาที สำหรับเอเจนต์ระดับการผลิตจะมีค่าใช้จ่าย $0.0036 ต่อนาทีของเวลาการทำงาน

ค่าธรรมเนียมตามการใช้งานเหล่านี้หมายความว่าต้นทุนรวมจะปรับตามความซับซ้อนของตัวแทนและปริมาณการเข้าใช้งาน แทนที่จะอิงตามจำนวนที่นั่ง ซึ่งอาจประหยัดสำหรับกระบวนการทำงานที่มีมูลค่าสูง แต่มีค่าใช้จ่ายสูงสำหรับตัวแทนที่ทำงานตลอดเวลาและมีมูลค่าต่อการใช้งานต่ำ

แผนสำหรับองค์กรใช้การกำหนดราคาแบบกำหนดเองและปลดล็อกฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น การลงชื่อเข้าใช้ครั้งเดียวแบบกำหนดเอง การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท การปรับใช้แบบไฮบริดหรือแบบโฮสต์เอง (เก็บข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไว้ใน VPC ของคุณ) และ SLA การสนับสนุนที่สูงขึ้น

ระดับนี้มุ่งเป้าไปที่องค์กรที่มีข้อกำหนดด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เข้มงวดหรือมีข้อจำกัดด้านโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ

ค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่มักปรากฏขึ้นในบริการการคำนวณและการผสานรวม การใช้งานตัวแทนที่ซับซ้อนบน API LLM ระดับพรีเมียม (เช่น GPT-4 หรือ Claude) สามารถสร้างค่าธรรมเนียมการอนุมานจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้งานในระดับใหญ่

นอกจากนี้ หากข้อมูลของคุณอยู่ในระบบเก่า คุณอาจจำเป็นต้องใช้ตัวเชื่อมต่อหรือมิดเดิลแวร์ที่ปรับแต่งเอง ซึ่งตัวโหลดมาตรฐานของ LangChain ไม่รองรับ ทำให้ต้องใช้เวลาในการพัฒนาและค่าใช้จ่ายในการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง