مقدمه: چرا به جایگزین‌های LangChain نیاز داریم؟

LangChain به سرعت به یکی از انتخاب‌های محبوب برای توسعه‌دهندگانی تبدیل شده که با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) کار می‌کنند. این فریم‌ورک با ارائه ابزارهایی برای ساخت برنامه‌های قدرتمند مبتنی بر LLM، مسیر توسعه را برای بسیاری هموار کرده است. با این حال، همان‌طور که چشم‌انداز هوش مصنوعی با سرعتی باورنکردنی در حال تکامل است، نیازها و چالش‌های توسعه‌دهندگان نیز تغییر می‌کند. در دنیای پویای وب۳ و بلاکچین، که نوآوری حرف اول را می‌زند، تقاضا برای ابزارهای منعطف‌تر، بهینه‌تر و متخصص‌تر بیش از پیش احساس می‌شود. توسعه‌دهندگان در این حوزه، به دنبال راه‌حل‌هایی هستند که بتوانند پیچیدگی‌های تعامل با داده‌های بلاکچینی، ادغام با پلتفرم‌های خاص (مانند پروتکل‌های دیفای یا شبکه‌های لایه ۲) و سفارشی‌سازی پیشرفته مدل‌ها را به بهترین شکل مدیریت کنند.

تکامل هوش مصنوعی و نیازهای نوظهور در وب۳

تغییرات سریع در اکوسیستم هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان را به سمت جستجوی ابزارهایی سوق می‌دهد که نه تنها با آخرین پیشرفت‌ها همگام باشند، بلکه بتوانند نیازهای خاص پروژه‌های آن‌ها را برآورده سازند. در حوزه کریپتو و بلاکچین، این نیازها می‌تواند شامل پردازش کارآمد حجم عظیمی از داده‌های زنجیره‌ای (On-chain data)، ایجاد رابط‌های کاربری هوشمند برای DApp‌ها، توسعه عوامل هوش مصنوعی خودمختار برای مدیریت دارایی‌ها یا حتی بهبود سیستم‌های امنیتی با استفاده از تحلیل رفتاری LLM باشد. LangChain، با وجود توانایی‌های خود، ممکن است برای هر سناریویی راه‌حل ایده‌آل نباشد. برخی از توسعه‌دهندگان ممکن است خود را درگیر پیچیدگی‌های انتزاعی ببینند، با APIهای ناسازگار دست و پنجه نرم کنند یا به سادگی به دنبال چیزی بهینه‌تر باشند که کنترل بیشتری بر جریان کار و سفارشی‌سازی ارائه دهد. این وضعیت به ویژه در فضای وب۳ که دقت، امنیت و کارایی در سطح پروتکل اهمیت حیاتی دارد، ملموس‌تر است.

چالش‌های رایج با LangChain و دلایل جستجوی جایگزین‌ها

همان‌طور که در متن مرجع نیز اشاره شده، بسیاری از توسعه‌دهندگان ممکن است در حال حاضر «در انتزاعات غرق شده باشند»، «با APIهای ناسازگار دست و پنجه نرم کنند»، یا صرفاً «به چیزی بهینه‌تر مشتاق باشند». اینها چالش‌های واقعی هستند که می‌توانند روند توسعه را کند کرده و منجر به افزایش هزینه‌ها یا تاخیر در عرضه محصول شوند. برای مثال، در توسعه یک پروتکل DeFi که از LLM برای تعامل با کاربران یا مدیریت ریسک استفاده می‌کند، نیاز به ادغام بی‌نقص، عملکرد بالا و قابلیت اطمینان بسیار حیاتی است. انتزاعات بیش از حد می‌تواند باعث شود که توسعه‌دهندگان کنترل کمتری بر جزئیات اجرایی داشته باشند، که در محیطی با ریسک بالای مالی مانند کریپتو، می‌تواند نگران‌کننده باشد. ناسازگاری APIها نیز می‌تواند منجر به نقاط ضعف امنیتی یا مشکلات مقیاس‌پذیری شود، که هر دو برای پروژه‌های بلاکچینی مخاطرات جدی محسوب می‌شوند. به همین دلیل، جستجو برای جایگزین‌هایی که رویکردهای متفاوتی برای پردازش داده، ادغام با پلتفرم‌های خاص بلاکچین یا سفارشی‌سازی پیشرفته مدل ارائه می‌دهند، منطقی به نظر می‌رسد.

این جایگزین‌ها می‌توانند طیف وسیعی از نیازها را پوشش دهند؛ از پلتفرم‌های کم‌کد/بی‌کد که امکان توسعه سریع DApp‌های مجهز به هوش مصنوعی را فراهم می‌کنند تا فریم‌ورک‌های داده‌ای پیشرفته‌ای که برای کار با دیتاست‌های بزرگ و پیچیده بلاکچین بهینه‌سازی شده‌اند. هدف نهایی، یافتن ابزاری است که نه تنها "سلامت عقل" توسعه‌دهنده را حفظ کند، بلکه به "پایگاه کد" آن‌ها نیز سر و سامان بخشد و آن را برای آینده قابل توسعه و پایدار سازد. در نتیجه، این مقاله به بررسی ۱۵ جایگزین کلیدی برای LangChain خواهد پرداخت که هر یک قابلیت‌ها و رویکردهای منحصربه‌فردی را برای توسعه هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. این جایگزین‌ها می‌توانند راه‌حل‌هایی سبک‌تر، تخصصی‌تر یا صرفاً متفاوت‌تر را برای توسعه‌دهندگان فراهم آورند.

دسته‌بندی جایگزین‌ها: ابزارهایی برای هر نیاز در اکوسیستم بلاکچین

برای کمک به توسعه‌دهندگان در انتخاب بهینه، ما به بررسی طیفی از ابزارها و فریم‌ورک‌ها پرداخته‌ایم که می‌توانند به عنوان جایگزین‌های LangChain عمل کنند. این فریم‌ورک‌ها هر یک قابلیت‌ها و رویکردهای منحصربه‌فردی را برای توسعه هوش مصنوعی، از جمله در فضای بلاکچین و وب۳، ارائه می‌دهند. این ابزارها بر اساس نیازهای مختلف توسعه‌دهندگان دسته‌بندی شده‌اند:

• **پلتفرم‌های کم‌کد/بی‌کد (Low-code/No-code platforms):** این ابزارها مانند n8n، Flowise و Langflow، امکان ساخت سریع برنامه‌های LLM را بدون نیاز به کدنویسی عمیق فراهم می‌آورند. این پلتفرم‌ها می‌توانند برای پروتوتایپ‌سازی سریع یا ساخت DApp‌های کاربرپسند در حوزه بلاکچین بسیار مفید باشند.
• **فریم‌ورک‌های ادغام داده (Data integration frameworks):** ابزارهایی مانند LlamaIndex، txtai و Haystack، برای مدیریت و پردازش داده‌های پیچیده طراحی شده‌اند. این قابلیت برای ادغام داده‌های زنجیره‌ای و برون‌زنجیره‌ای در برنامه‌های LLM بلاکچینی حیاتی است و به توسعه‌دهندگان در ایجاد راه‌حل‌های هوشمندتر برای تحلیل بازار، اوراکل‌ها یا سیستم‌های حاکمیتی کمک می‌کند.
• **فریم‌ورک‌های عامل هوش مصنوعی (AI agent frameworks):** ابزارهایی مانند CrewAI، SuperAGI، Autogen، Langroid و Rivet، امکان ساخت عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار را فراهم می‌آورند. این عامل‌ها می‌توانند در سناریوهای بلاکچین برای خودکارسازی تراکنش‌ها، مدیریت استراتژی‌های معاملاتی در دیفای یا حتی بهبود امنیت پروتکل‌ها با شناسایی الگوهای مشکوک به فیشینگ و حملات سایبری به کار روند.
• **ابزارهای تخصصی LLM (Specialized LLM tools):** این دسته شامل ابزارهایی مانند Semantic Kernel، Transformers Agent، Outlines و Claude Engineer است که قابلیت‌های تخصصی برای کار با LLM‌ها را ارائه می‌دهند. این ابزارها می‌توانند برای مهندسی پرامپت دقیق، تولید خروجی‌های ساختاریافته (که برای تعامل با قراردادهای هوشمند ضروری است) یا حتی توسعه ابزارهای کمک‌کننده برای کدنویسی قراردادهای هوشند و پروتکل‌های بلاکچین مورد استفاده قرار گیرند.

انتخاب فریم‌ورک مناسب، چه برای پروژه‌های مقیاس‌پذیر در فضای وب۳ و چه برای کاربردهای تخصصی‌تر، می‌تواند تفاوت چشمگیری در موفقیت نهایی پروژه ایجاد کند. هدف ما این است که با ارائه این فهرست جامع، به توسعه‌دهندگان کمک کنیم تا بهترین ابزار را برای نیازهای منحصر به فرد خود در این مسیر پرچالش و هیجان‌انگیز هوش مصنوعی و بلاکچین بیابند.

دسته‌بندی کلی جایگزین‌های LangChain

LangChain به دلیل تسهیل کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها)، انتخابی محبوب در میان توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی بوده است. اما در چشم‌انداز پویای هوش مصنوعی و به ویژه در حوزه کریپتو و بلاکچین، بسیاری از توسعه‌دهندگان به دنبال جایگزین‌هایی هستند که بتوانند نیازهای خاص‌تری را پوشش دهند؛ نیازهایی نظیر پردازش بهینه داده‌های غیرمتمرکز، یکپارچه‌سازی بی‌درنگ با پلتفرم‌های وب ۳، یا سفارشی‌سازی عمیق‌تر مدل‌ها. مواجهه با انتزاعات پیچیده، APIهای ناسازگار یا صرفاً نیاز به ابزاری بهینه‌تر، دلایل اصلی این جستجو هستند.

در این بخش، ۱۵ جایگزین کلیدی برای LangChain را بررسی می‌کنیم که بر اساس مخزن معتبر awesome-langchain انتخاب شده‌اند. این ابزارها و فریم‌ورک‌ها، هر یک با رویکردها و قابلیت‌های منحصربه‌فرد خود، می‌توانند به توسعه‌دهندگان در پروژه‌های کریپتو، دپ‌ها (dApps) و دیفای (DeFi) کمک کنند تا به کارایی و انعطاف‌پذیری بیشتری دست یابند. این راهکارها شامل گزینه‌های سبک‌وزن‌تر، تخصصی‌تر یا با فلسفه طراحی متفاوت هستند تا بهترین گزینه را برای نیازهای خاص شما فراهم آورند.

پلتفرم‌های Low-code/No-code: سرعت و سهولت در توسعه LLM در وب ۳

پلتفرم‌های Low-code/No-code با ارائه محیط‌های بصری و کاهش قابل توجه نیاز به کدنویسی، امکان توسعه سریع برنامه‌های LLM را فراهم می‌آورند. این رویکرد در فضای بلاکچین، برای نمونه‌سازی سریع (prototyping)، خودکارسازی فرآیندهای تعاملی و ساخت رابط‌های کاربری دپ‌ها که نیاز به پردازش زبان طبیعی دارند، بسیار ارزشمند است. این ابزارها برای کاهش زمان توسعه و تمرکز بر منطق کسب‌وکار در پروژه‌های کریپتویی ایده‌آل هستند.

• n8n: یک پلتفرم Low-code که هوش مصنوعی و اتوماسیون را با پشتیبانی از JavaScript و Python ترکیب می‌کند. n8n با قابلیت ادغام LangChain، ویژگی‌های RAG (Retrieval Augmented Generation) و اتصال به API‌های مربوط به پروتکل‌های کریپتو، ابزاری منعطف برای ارکستراسیون ورک‌فلوهای بلاکچینی است.
• Langflow: یک IDE بصری متن‌باز (Python-محور) برای پایپ‌لاین‌ها و عامل‌های هوش مصنوعی. Langflow که به عنوان یک wrapper یا افزونه برای LangChain عمل می‌کند، به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا سیستم‌های چندعاملی، RAG و مهندسی پرامپت را در محیطی بصری طراحی کنند و برای استقرار در محیط‌های ابری و بومی مناسب است. Flowise نیز یک پلتفرم Low-code مشابه در این دسته است.

فریم‌ورک‌های یکپارچه‌سازی داده: هوشمندسازی تحلیل داده‌های بلاکچین

مدیریت، بازیابی و تحلیل هوشمندانه حجم عظیمی از داده‌ها، که می‌تواند شامل داده‌های تراکنش‌ها، وضعیت قراردادهای هوشمند یا اطلاعات اوراکل‌ها باشد، در بلاکچین حیاتی است. این فریم‌ورک‌ها LLMها را به منابع داده خارجی متصل کرده و از طریق قابلیت‌هایی مانند RAG، دقت و غنای پاسخ‌های مدل را افزایش می‌دهند. این ابزارها برای ساخت جستجوگرهای معنایی برای وایت‌پیپرها (Whitepaper) یا تحلیل هوشمند اطلاعات بازار کریپتو ضروری هستند.

• LlamaIndex: این فریم‌ورک داده مستقل (Python/TypeScript) برای برنامه‌های LLM، اتصال به پایگاه‌های داده وکتور (Vector Store) و پیاده‌سازی RAG را آسان می‌کند. LlamaIndex برای تحلیل پیشرفته و آماده تولید داده‌های پیچیده در محیط‌های بلاکچینی بسیار مناسب است.
• Haystack: یک فریم‌ورک سرتاسری مستقل (Python-محور) برای برنامه‌های LLM و جستجو. Haystack قابلیت‌های RAG، جستجوی معنایی و پشتیبانی از چند مدل را ارائه می‌دهد و برای ساخت سیستم‌های پیچیده پرسش و پاسخ درباره اسناد بلاکچین یا اطلاعات فنی پروژه‌های کریپتو که نیاز به درک عمیق دارند، ایده‌آل است. txtai نیز ابزاری مشابه در زمینه پایگاه‌های داده جاسازی برای ورک‌فلوهای هوش مصنوعی است.

فریم‌ورک‌های عامل هوش مصنوعی: اتوماسیون هوشمند در وب ۳

مفهوم عامل‌های هوش مصنوعی مستقل (AI Agents) پتانسیل بالایی برای خودکارسازی و هوشمندسازی فرآیندهای پیچیده در بلاکچین، از جمله مدیریت دائو (DAO)، نظارت بر قراردادهای هوشمند و بهینه‌سازی عملیات در دیفای دارد. این فریم‌ورک‌ها امکان ایجاد سیستم‌های چندعاملی را فراهم می‌کنند که می‌توانند به صورت مستقل وظایف را سازماندهی، محول و اجرا کنند، که این امر به افزایش امنیت و کارایی در اکوسیستم‌های غیرمتمرکز کمک می‌کند.

• CrewAI: فریم‌ورکی Python-محور برای ارکستراسیون عامل‌های هوش مصنوعی مستقل و نقش‌محور. CrewAI (با قابلیت ادغام LangChain) به توسعه‌دهندگان امکان ساخت سیستم‌های چندعاملی با مدیریت وظایف، حافظه و کش را می‌دهد. این ابزار برای سناریوهای همکاری عامل‌ها در حل مسائل پیچیده مانند بررسی امنیتی قراردادهای هوشمند یا تحلیل بازارهای کریپتو کاربردی است.
• AutoGen: این فریم‌ورک مستقل (Python-محور) به ساخت عامل‌های هوش مصنوعی همکار اختصاص دارد. Autogen با تمرکز بر سیستم‌های چندعاملی که قادر به تعامل و همکاری هستند، می‌تواند به توسعه‌دهندگان در طراحی و تست قراردادهای هوشمند یا مدیریت تحلیل داده‌های پیچیده در وب ۳ کمک کند. SuperAGI، Langroid و Rivet نیز از دیگر فریم‌ورک‌های قدرتمند در این حوزه محسوب می‌شوند.

ابزارهای تخصصی LLM: بهینه‌سازی خروجی و ادغام با کدبیس

علاوه بر فریم‌ورک‌های عمومی، ابزارهای تخصصی نیز وجود دارند که بر جنبه‌های خاصی از توسعه LLM تمرکز دارند، مانند تولید خروجی ساختاریافته یا ادغام هوش مصنوعی با کدهای برنامه‌نویسی سنتی. در فضای بلاکچین، جایی که دقت و قابلیت پیش‌بینی خروجی‌ها (مثلاً در تولید کدهای قرارداد هوشمند یا تحلیل‌های مالی) حیاتی است، این ابزارها اهمیت بالایی دارند.

• Semantic Kernel: SDK مایکروسافت (C#, Python, Java) که LLMها را با برنامه‌نویسی سنتی ادغام می‌کند. این فریم‌ورک مستقل، قابلیت‌هایی مانند سیستم‌های چندعاملی و مدیریت حافظه را ارائه می‌دهد و برای توسعه ابزارهای هوش مصنوعی قدرتمند که نیاز به تعامل با زیرساخت‌های موجود در بلاکچین برای تحلیل داده‌های مالی غیرمتمرکز دارند، بسیار ارزشمند است.
• Outlines: یک کتابخانه Python-محور برای تولید خروجی‌های ساختاریافته از LLMها. Outlines بر تضمین خروجی‌های قابل پیش‌بینی و دقیق از مدل‌ها تمرکز دارد، که برای سناریوهایی مانند تولید خودکار کدهای قرارداد هوشمند بر اساس مشخصات دقیق یا استخراج داده‌های مالی با فرمت مشخص از متون بلاکچینی حیاتی است. Transformers Agent و Claude Engineer نیز ابزارهای تخصصی دیگری با تمرکز بر توسعه عامل‌های هوش مصنوعی و کدنویسی در این حوزه هستند.

انتخاب صحیح از میان این جایگزین‌های LangChain به عوامل متعددی بستگی دارد که شامل رویکرد توسعه مورد نظر (مانند Code-first یا Low-code)، زبان برنامه‌نویسی ترجیحی، تمرکز استقرار (توسعه محلی، محیط تولید یا فضای ابری) و مهم‌تر از همه، قابلیت‌های کلیدی مورد نیاز پروژه شما می‌شود. بسیاری از این ابزارها قابلیت‌های همپوشانی دارند و می‌توانند در چندین دسته قرار گیرند، اما درک نقاط قوت هر یک به توسعه‌دهندگان وب ۳ کمک می‌کند تا راهکاری را انتخاب کنند که بهترین تطابق را با اهداف و معماری پروژه‌های بلاکچینی و دیفای آن‌ها داشته باشد و مسیری مطمئن‌تر و کارآمدتر را در توسعه هوش مصنوعی فراهم آورد.

معرفی ۱۵ ابزار برتر جایگزین LangChain

در دنیای پرتحول هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، LangChain مدت‌ها انتخابی محبوب برای توسعه‌دهندگان بوده است. با این حال، همانطور که چشم‌انداز AI به سرعت در حال تکامل است و نیازهای خاص پروژه‌های وب۳ و بلاکچین پیچیده‌تر می‌شود، بسیاری به دنبال جایگزین‌هایی برای LangChain هستند. این جایگزین‌ها ممکن است در پردازش داده‌ها، ادغام با پلتفرم‌های خاص (مانند پروتکل‌های دیفای)، یا سفارشی‌سازی پیشرفته مدل‌ها، راهکارهای بهتری ارائه دهند.

اگر با انتزاعات پیچیده، API‌های ناسازگار، یا نیاز به بهینه‌سازی بیشتر مواجه هستید، تنها نیستید. در پروژه‌های کریپتو و بلاکچین، انتخاب ابزار مناسب می‌تواند تأثیر چشمگیری داشته باشد. در این بخش، ۱۵ ابزار برتر جایگزین LangChain را معرفی می‌کنیم که می‌توانند کدبیس شما را بهبود بخشند. این ابزارها بر اساس مخزن awesome-langchain انتخاب شده‌اند و گزینه‌هایی سبک‌تر، تخصصی‌تر، یا متفاوت را شامل می‌شوند تا توسعه‌دهندگان بتوانند متناسب با نیاز خود (از جمله در حوزه قراردادهای هوشمند و سیستم‌های توزیع‌شده) بهترین انتخاب را داشته باشند.

چالش‌ها و نیاز به جایگزین‌های LangChain

دلایل متعددی توسعه‌دهندگان را به جستجوی جایگزین‌های LangChain سوق می‌دهد. یکی از آن‌ها، غرق شدن در انتزاعات است که می‌تواند درک و کنترل جریان‌های کاری LLM را دشوار کند. این موضوع در پروژه‌های بلاکچین، که شفافیت و کنترل دقیق بر هر لایه از اهمیت بالایی برخوردار است، حیاتی‌تر می‌شود. API‌های ناسازگار نیز مانعی جدی برای ادغام ابزارها و پلتفرم‌های مختلف، از جمله کیف پول‌های دیجیتال و سیستم‌های مدیریت کلید، محسوب می‌شوند.

علاوه بر این، نیاز به بهینه‌سازی عملکرد و کارایی برای کاربردهای حساس مانند تحلیل داده‌های زنجیره‌ای (on-chain data analysis) یا سیستم‌های هوش مصنوعی خودمختار (مثل عامل‌های معاملات خودکار) بسیار مهم است. برخی توسعه‌دهندگان به دنبال رویکردهای توسعه‌ای خاصی هستند؛ مثلاً، پلتفرم‌های low-code/no-code برای سرعت بخشیدن به فرآیند توسعه و نمونه‌سازی، یا فریم‌ورک‌های code-first برای سفارشی‌سازی عمیق‌تر و انعطاف‌پذیری بیشتر در معماری سیستم‌های توزیع‌شده.

دسته‌بندی‌های اصلی جایگزین‌های LangChain در ۲۰۲۴

۱۵ جایگزین منتخب را می‌توان در چهار گروه اصلی دسته‌بندی کرد که هر یک رویکرد متفاوتی برای توسعه LLM ارائه می‌دهند:

• پلتفرم‌های Low-code/No-code: ابزارهایی مانند n8n، Flowise و Langflow، توسعه برنامه‌های LLM را با حداقل یا بدون کدنویسی ممکن می‌سازند. Flowise و Langflow اغلب به عنوان wrapper یا گسترشی برای LangChain عمل می‌کنند، در حالی که n8n یک فریم‌ورک مستقل با قابلیت ادغام LangChain است.
• فریم‌ورک‌های یکپارچه‌سازی داده: LlamaIndex، txtai و Haystack بر مدیریت و ادغام داده‌ها برای کاربردهای LLM تمرکز دارند. LlamaIndex یک فریم‌ورک داده مستقل است، txtai یک پایگاه داده embeddings جامع، و Haystack یک فریم‌ورک سرتاسری برای LLM و جستجو. این‌ها برای مدیریت حجم بالای داده‌های زنجیره‌ای و خارج از زنجیره در وب۳ حیاتی هستند.
• فریم‌ورک‌های عامل هوش مصنوعی (AI Agent): این گروه شامل CrewAI، SuperAGI، AutoGen، Langroid و Rivet است. این فریم‌ورک‌ها برای ساخت عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار و نقش‌آفرین طراحی شده‌اند که می‌توانند وظایف پیچیده را هماهنگ کنند، مانند مدیریت خودکار دارایی‌های دیجیتال یا تعامل با قراردادهای هوشمند.
• ابزارهای تخصصی LLM: Semantic Kernel، Transformers Agent، Outlines و Claude Engineer به جنبه‌های خاصی از توسعه LLM می‌پردازند. Semantic Kernel یک SDK برای ادغام LLM با برنامه‌نویسی سنتی است. Outlines بر تولید خروجی ساختاریافته از LLM متمرکز است که برای تعامل دقیق با سیستم‌های بلاکچین بسیار مفید است.

انتخاب ابزار مناسب: ملاحظات کلیدی

برای انتخاب جایگزین مناسب LangChain در پروژه‌های کریپتو و بلاکچین، توجه به چندین معیار ضروری است:

• رابطه با LangChain: آیا ابزار یک گسترش یا wrapper است، یا فریم‌ورکی کاملاً مستقل؟
• رویکرد توسعه: low-code/no-code (برای سرعت) یا code-first (برای کنترل حداکثری)؟
• زبان برنامه‌نویسی: پشتیبانی از زبان‌های رایج در اکوسیستم AI و وب۳ مانند Python یا JavaScript.
• تمرکز استقرار: مناسب برای توسعه محلی یا استقرار در محیط‌های تولیدی و ابری، با در نظر گرفتن امنیت و مقیاس‌پذیری بلاکچین.
• ویژگی‌های کلیدی: شامل ادغام LLM، سیستم‌های چندعاملی، RAG (بازیابی اطلاعات تقویتی)، اتوماسیون جریان کار، و prompt engineering که باید با نیازهای پروژه شما (مانند امنیت قراردادهای هوشمند یا جلوگیری از phishing) همسو باشد.

این دسته‌بندی و بررسی، تصویری واضح از نقاط قوت هر ابزار ارائه می‌دهد تا توسعه‌دهندگان بتوانند بهترین گزینه را برای نیازهای خاص خود در فضای رقابتی و حساس وب۳ انتخاب کنند. انتخاب صحیح ابزار می‌تواند به بهبود کارایی، امنیت و مقیاس‌پذیری پروژه‌های بلاکچین شما کمک شایانی کند و به کاهش وابستگی به یک فریم‌ورک واحد یاری رساند.

ویژگی‌های کلیدی ابزارهای جایگزین در جدول

در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، توسعه‌دهندگان به طور فزاینده‌ای به دنبال ابزارهایی هستند که بتوانند نیازهای خاص و منحصر به فرد آن‌ها را برآورده کنند. این نیازها از پردازش داده‌های پیچیده گرفته تا یکپارچه‌سازی با پلتفرم‌های خاص و سفارشی‌سازی پیشرفته مدل‌ها را شامل می‌شود. جدول مقایسه‌ای که در ادامه آمده است، مرجع ارزشمندی را برای بررسی ۱۵ جایگزین LangChain فراهم می‌کند که هر یک قابلیت‌ها و رویکردهای متمایزی را در توسعه هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. این ابزارها برای رفع چالش‌هایی مانند غرق شدن در انتزاعات زیاد، دست و پنجه نرم کردن با APIهای ناسازگار یا صرفاً نیاز به راه‌حلی بهینه‌تر طراحی شده‌اند. هدف این است که به توسعه‌دهندگان، به‌ویژه در حوزه کریپتو و بلاکچین که سرعت و انعطاف‌پذیری توسعه DApp و پروتکل‌ها حیاتی است، کمک کنیم تا بهترین ابزار را برای پروژه‌های خود بیابند.

ابزارهای معرفی شده در این مقاله طیف وسیعی از دسته‌بندی‌ها را پوشش می‌دهند، از پلتفرم‌های کد-کم/بدون کد (مانند n8n، Flowise و Langflow) گرفته تا فریم‌ورک‌های یکپارچه‌سازی داده (مانند LlamaIndex، txtai و Haystack)، فریم‌ورک‌های عامل هوش مصنوعی (مانند CrewAI، SuperAGI و Autogen) و ابزارهای تخصصی LLM (مانند Semantic Kernel و Outlines). این تنوع گزینه‌ها، امکان انتخاب دقیق‌تری را بر اساس الزامات فنی و اهداف پروژه فراهم می‌آورد.

رویکردهای توسعه و ارتباط با LangChain

یکی از جنبه‌های کلیدی برای توسعه‌دهندگان هنگام انتخاب ابزارهای جایگزین، بررسی رویکرد توسعه و ارتباط آن‌ها با LangChain است. در این زمینه، دو مسیر اصلی وجود دارد: فریم‌ورک‌های مستقل و ابزارهایی که به عنوان توسعه‌دهنده یا پوشش‌دهنده LangChain عمل می‌کنند. برای مثال، LlamaIndex، CrewAI و Semantic Kernel نمونه‌هایی از فریم‌ورک‌های کاملاً مستقل هستند که رویکرد "کد-اول" را در پیش می‌گیرند. این روش کنترل حداکثری را بر منطق و معماری برنامه فراهم می‌آورد که برای توسعه‌دهندگان در حوزه Web3 که نیاز به تعاملات پیچیده با قراردادهای هوشمند یا پیاده‌سازی پروتکل‌های خاص دارند، بسیار ارزشمند است. از سوی دیگر، ابزارهایی مانند Flowise و Langflow به عنوان پوشش‌دهنده (wrapper) یا توسعه‌دهنده LangChain عمل می‌کنند و امکان استفاده از قابلیت‌های LangChain را در یک محیط بصری‌تر و کد-کم فراهم می‌آورند. n8n نیز یک فریم‌ورک مستقل با قابلیت یکپارچه‌سازی با LangChain است که انعطاف‌پذیری بالایی را برای ساخت جریان‌های کاری خودکار و مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

رویکردهای توسعه نیز به سه دسته کلی تقسیم می‌شوند: "کد-اول" (Code-first)، "کد-کم/بدون کد" (Low-code/No-code) و رویکردهای ترکیبی. اکثر فریم‌ورک‌های عامل هوش مصنوعی و یکپارچه‌سازی داده مانند Autogen، Haystack و txtai بر مبنای "کد-اول" هستند. این رویکرد برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال بهینه‌سازی عملکرد، امنیت و سفارشی‌سازی عمیق در برنامه‌های غیرمتمرکز (DApps) یا راهکارهای بلاکچینی هستند، ایده‌آل است. در مقابل، Flowise، Langflow و n8n پلتفرم‌های "کد-کم/بدون کد" را ارائه می‌دهند که امکان ساخت سریع نمونه‌های اولیه و استقرار سریع‌تر برنامه‌های LLM را فراهم می‌کنند. این روش می‌تواند برای ساخت واسط‌های کاربری DApp یا اتوماسیون‌های داخلی در اکوسیستم Web3 مفید باشد. ابزارهایی مانند SuperAGI و Rivet نیز رویکردهای ترکیبی را پیش می‌گیرند که عناصر کد-اول را با رابط کاربری گرافیکی (GUI) یا امکان یکپارچه‌سازی کد ترکیب می‌کنند و تعادلی بین سرعت توسعه و انعطاف‌پذیری ایجاد می‌کنند.

زبان‌های برنامه‌نویسی و تمرکز بر استقرار

انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب و تمرکز بر استقرار، دو عامل حیاتی دیگر در فرآیند انتخاب ابزار هستند. زبان پایتون به دلیل اکوسیستم غنی و کتابخانه‌های قدرتمندش در زمینه هوش مصنوعی، انتخاب غالب برای اکثر این فریم‌ورک‌ها است. LlamaIndex، CrewAI، Autogen، Haystack و بسیاری دیگر، همگی از پایتون به عنوان زبان اصلی پشتیبانی می‌کنند. این امر به توسعه‌دهندگان Web3 امکان می‌دهد تا به راحتی این ابزارها را با کتابخانه‌های مرتبط با بلاکچین و ابزارهای تحلیلی داده ادغام کنند. از سوی دیگر، JavaScript (در n8n و Flowise) و TypeScript (در LlamaIndex و Rivet) نیز حضور قابل توجهی دارند. این زبان‌ها برای توسعه فرانت‌اند DApps و تعامل با قراردادهای هوشمند از طریق Web3.js یا Ethers.js بسیار مهم هستند. Semantic Kernel با پشتیبانی از چند زبان (C#، پایتون، جاوا) یک گزینه منعطف برای تیم‌هایی با محیط‌های توسعه متنوع است که به دنبال یکپارچه‌سازی LLM با سیستم‌های موجود خود هستند.

در مورد تمرکز بر استقرار (Deployment Focus)، نیازهای پروژه نقش تعیین‌کننده‌ای دارد. بسیاری از این ابزارها، مانند LlamaIndex، Haystack، CrewAI و Autogen، برای "آماده به تولید" (Production-ready) طراحی شده‌اند. این بدان معناست که آن‌ها برای استفاده در محیط‌های عملیاتی و مقیاس‌پذیر، از جمله برنامه‌های بلاکچینی که نیاز به پایداری و عملکرد بالا دارند، مناسب هستند. برخی دیگر، مانند Flowise، txtai و Rivet، تمرکز بر "توسعه محلی و آماده به تولید" دارند که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به سرعت نمونه‌های اولیه را به صورت محلی آزمایش کرده و سپس آن‌ها را برای استقرار نهایی آماده کنند. این انعطاف‌پذیری برای توسعه‌دهندگان Web3 که ممکن است نیاز به آزمایش در شبکه‌های آزمایشی (testnets) پیش از استقرار در شبکه‌های اصلی (mainnets) داشته باشند، بسیار مفید است. در مقابل، ابزارهایی مانند Transformers Agent و Claude Engineer بیشتر بر "توسعه محلی و نمونه‌سازی اولیه" تمرکز دارند که برای آزمایش ایده‌ها و پروتوتایپ‌های اولیه مناسب است. این تنوع در تمرکز استقرار، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا ابزاری را انتخاب کنند که به بهترین نحو با چرخه عمر توسعه و نیازهای عملیاتی پروژه Web3 آن‌ها هماهنگ باشد.

قابلیت‌های کلیدی و کاربردهای تخصصی در اکوسیستم Web3

بخش "قابلیت‌های کلیدی" (Key Features) در جدول، جوهره اصلی هر ابزار را آشکار می‌سازد و اهمیت ویژه‌ای برای توسعه‌دهندگان در حوزه بلاکچین دارد. یکپارچه‌سازی LLM تقریباً در همه ابزارها وجود دارد که پایه و اساس ساخت هر برنامه هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهد. قابلیت RAG (Retrieval Augmented Generation) که در n8n، LlamaIndex و Haystack دیده می‌شود، برای فراهم کردن اطلاعات به‌روز، دقیق و متنی برای LLMها حیاتی است. این ویژگی به‌ویژه در Web3 برای پردازش داده‌های زنجیره‌ای (on-chain data)، تاریخچه تراکنش‌ها یا اسناد پروتکل‌های دیفای (DeFi) که دائماً در حال تغییر هستند، بسیار مهم است و به جلوگیری از انتشار اطلاعات نادرست کمک می‌کند، که می‌تواند منجر به فیشینگ (phishing) یا تصمیمات مالی نادرست شود.

سیستم‌های چند عامله (Multi-agent systems) که در CrewAI، SuperAGI، Autogen و Semantic Kernel برجسته هستند، امکان ساخت جریان‌های کاری پیچیده و هماهنگ‌سازی وظایف را فراهم می‌آورند. این قابلیت می‌تواند برای ایجاد عامل‌های خودمختار (autonomous agents) که با قراردادهای هوشمند تعامل دارند، دارایی‌های دیجیتال را مدیریت می‌کنند (با رعایت تدابیر امنیتی و عدم توصیه مستقیم به سرمایه‌گذاری) یا حتی وظایف حاکمیتی در DAOها (Decentralized Autonomous Organizations) را انجام می‌دهند، بسیار قدرتمند باشد. سازندگان جریان کار (Workflow builders) و ابزارهای ارکستراسیون (orchestration) مانند n8n، Flowise و Rivet نیز برای ایجاد فرآیندهای چندمرحله‌ای در DAppها، مانند تعامل با چندین قرارداد هوشمند یا APIهای مختلف بلاکچین، ضروری هستند.

یکپارچه‌سازی با ذخیره‌سازی وکتور (Vector store integration) در LlamaIndex و txtai برای جستجوی معنایی کارآمد و RAG حیاتی است، به خصوص برای فهرست‌بندی و بازیابی حجم زیادی از داده‌های بلاکچین یا مستندات فنی. مهندسی پرامپت (Prompt engineering) که در Langflow، Rivet و Outlines یافت می‌شود، به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا خروجی‌های LLM را برای اطمینان از دقت و امنیت در تعاملات حساس Web3 تنظیم کنند؛ برای مثال، ایجاد خلاصه‌های تراکنش دقیق برای تأیید کاربر. همچنین، قابلیت تولید خروجی ساختاریافته (Structured output generation) در Outlines تضمین می‌کند که LLMها داده‌ها را در قالب‌های مشخص و قابل خواندن توسط ماشین تولید می‌کنند، که برای تعامل با سایر سیستم‌ها یا قراردادهای هوشمند بسیار مهم است.

اکوسیستم ابزارها و پلاگین‌ها (Tool/plugin ecosystems) در SuperAGI، Autogen و Semantic Kernel به عامل‌ها این امکان را می‌دهد که از ابزارهای خارجی، از جمله APIهای بلاکچین یا حتی EOAها (External Owned Accounts) برای انجام تراکنش‌ها (با تأکید بر امنیت و احراز هویت قوی مانند 2FA) استفاده کنند. این قابلیت‌ها قدرت کاربردی برنامه‌های LLM را در محیط Web3 به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهند. در نهایت، مدیریت حافظه (Memory management) و کشینگ (caching) در CrewAI و Semantic Kernel برای حفظ زمینه در تعاملات طولانی‌مدت عامل‌ها مهم است که برای عامل‌هایی که وظایف مداوم را در یک محیط بلاکچینی انجام می‌دهند، ضروری است. با در نظر گرفتن این ویژگی‌های متنوع، توسعه‌دهندگان می‌توانند راهکاری را انتخاب کنند که نه تنها از نظر فنی منطبق با نیازهای آن‌ها باشد، بلکه چالش‌های امنیتی و عملیاتی محیط Web3 را نیز به خوبی مدیریت کند.

انتخاب بهترین جایگزین برای توسعه هوش مصنوعی

LangChain مدتی است که انتخابی محبوب برای توسعه‌دهندگان مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بوده است. اما با تکامل سریع چشم‌انداز هوش مصنوعی، بسیاری به دنبال جایگزین‌هایی هستند که نیازهای خاص آن‌ها را بهتر برآورده کنند؛ خواه برای پردازش داده، ادغام پلتفرم‌ها، یا سفارشی‌سازی پیشرفته مدل‌ها. اگر درگیر پیچیدگی‌های زیاد یا APIهای ناسازگار هستید، این مقاله ۱۵ جایگزین برتر LangChain را معرفی می‌کند که می‌توانند به بهبود کدنویسی پروژه‌های هوش مصنوعی شما در سال ۲۰۲۴ کمک کنند. هدف ما معرفی گزینه‌هایی است که سبک‌تر، تخصصی‌تر یا صرفاً متفاوت هستند.

پلتفرم‌های کد-کم و بدون کد: سهولت در ساخت برنامه‌های LLM

برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال سرعت و کارایی بدون کدنویسی عمیق هستند، پلتفرم‌های کد-کم (low-code) و بدون کد (no-code) نظیر n8n، Flowise و Langflow گزینه‌های جذابی محسوب می‌شوند. n8n هوش مصنوعی را با اتوماسیون ترکیب کرده و امکان یکپارچه‌سازی LangChain و اجرای RAG (Retrieval Augmented Generation) را فراهم می‌کند. Flowise یک پلتفرم متن‌باز کد-کم است که به عنوان لایه‌ای برای LangChain عمل کرده و برای ساخت سیستم‌های چندعامله مناسب است. Langflow نیز یک محیط توسعه بصری (visual IDE) برای پایپ‌لاین‌ها و عوامل هوش مصنوعی است که بر پایه پایتون و برای محیط‌های تولیدی طراحی شده است. این ابزارها فرآیند توسعه برنامه‌های LLM را تسهیل می‌کنند.

فریم‌ورک‌های یکپارچه‌سازی داده برای LLMها

مدیریت و یکپارچه‌سازی مؤثر داده‌ها برای عملکرد بهینه LLMها حیاتی است. LlamaIndex، txtai و Haystack فریم‌ورک‌هایی هستند که در این زمینه برجسته می‌شوند. LlamaIndex یک فریم‌ورک داده مستقل برای LLMهاست که بر یکپارچه‌سازی RAG و پایگاه‌های داده وکتور تمرکز دارد. txtai به عنوان یک پایگاه داده جاسازی (embeddings database) همه‌کاره برای گردش کار هوش مصنوعی عمل می‌کند که قابلیت جستجوی معنایی و RAG را در خود جای داده است. Haystack نیز یک فریم‌ورک سرتاسری برای کاربردهای LLM و جستجوست که از رویکرد کد-اول پیروی می‌کند و پشتیبانی از چندین مدل و API را ارائه می‌دهد. این ابزارها برای کنترل دقیق‌تر بر فرآیند داده‌ها مفید هستند.

فریم‌ورک‌های عامل هوش مصنوعی: ساخت سیستم‌های خودمختار و مشارکتی

توسعه سیستم‌های چندعامله و عوامل هوش مصنوعی خودمختار با فریم‌ورک‌هایی نظیر CrewAI، SuperAGI، AutoGen، Langroid و Rivet تسهیل می‌شود. CrewAI برای ارکستراسیون عوامل نقش‌بازی‌کننده و خودمختار، SuperAGI برای توسعه عوامل خودمختار با اکوسیستم ابزاری غنی، و AutoGen برای ساخت عوامل هوش مصنوعی مشارکتی کاربرد دارند. Langroid فریم‌ورکی سبک برای برنامه‌های LLM با پشتیبانی از سیستم‌های چندعامله است، در حالی که Rivet یک محیط برنامه‌نویسی بصری برای هوش مصنوعی با امکان مهندسی پرامپت پیشرفته ارائه می‌دهد.

ابزارهای تخصصی LLM: بهینه‌سازی و ادغام

برای نیازهای تخصصی‌تر، ابزارهایی مانند Semantic Kernel، Transformers Agent، Outlines و Claude Engineer طراحی شده‌اند. Semantic Kernel یک SDK است که LLMها را با برنامه‌نویسی سنتی در زبان‌های مختلف (C#, Python, Java) ادغام می‌کند. Transformers Agent یک فریم‌ورک انعطاف‌پذیر برای عوامل هوش مصنوعی مبتنی بر LLM است که برای توسعه محلی و نمونه‌سازی اولیه مناسب است. Outlines کتابخانه‌ای برای تولید خروجی ساختاریافته از LLMهاست که در مهندسی پرامپت تخصص دارد. Claude Engineer نیز یک رابط خط فرمان (CLI) برای توسعه نرم‌افزار با کمک هوش مصنوعی، با تمرکز بر تولید کد و یکپارچه‌سازی API است.

معیارهای کلیدی برای انتخاب جایگزین مناسب

انتخاب بهترین جایگزین برای LangChain نیازمند بررسی دقیق معیارهایی چون "ارتباط با LangChain" (مستقل یا توسعه‌دهنده)، "رویکرد توسعه" (کد-اول یا کد-کم)، "زبان برنامه‌نویسی"، "رابط کاربری"، "تمرکز استقرار" و "ویژگی‌های کلیدی" هر ابزار است. بسیاری از این ابزارها ویژگی‌های مشترکی دارند، اما انتخاب نهایی به نیازهای خاص پروژه، ترجیحات تیم توسعه و مقیاس مورد نظر برای استقرار بستگی دارد. بررسی این جنبه‌ها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا ابزاری را انتخاب کنند که بهترین تطابق را با اهداف آن‌ها داشته باشد.

جمع‌بندی و توصیه نهایی

در مجموع، در حالی که LangChain ابزاری قدرتمند است، اکوسیستم توسعه هوش مصنوعی گزینه‌های متنوعی را ارائه می‌دهد. از پلتفرم‌های کد-کم گرفته تا فریم‌ورک‌های تخصصی داده و عوامل هوش مصنوعی، هر ابزاری مزایای خود را دارد. توصیه ما این است که توسعه‌دهندگان، نیازهای دقیق پروژه خود را به دقت تحلیل کنند. عواملی مانند زبان برنامه‌نویسی مطلوب، رویکرد توسعه و هدف استقرار باید در نظر گرفته شوند. با بررسی دقیق این ۱۵ جایگزین، می‌توانید ابزاری را بیابید که مسیر توسعه را هموارتر ساخته و به شما امکان ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی خلاقانه‌تر و کارآمدتر را بدهد.