Các phương án thay thế LangChain: Chọn một khung tác nhân cho dữ liệu Web

TL;DR:

• Một sự thay thế LangChain nên phù hợp với trách nhiệm bạn cần thay thế. Kiểm soát đại lý có kiểu, truy xuất và phối hợp thành phần là những công việc khác nhau.
• PydanticAI, LlamaIndex và Haystack phù hợp với các hình dạng ứng dụng khác nhau. So sánh dòng dữ liệu bạn có thể giải thích và duy trì, chứ không phải danh sách tích hợp dài nhất.
• Scrapeless MCP cung cấp các công cụ web cho một framework. Nó không thay thế lớp lý luận hoặc truy xuất của framework.
• Một sự bắt tay công cụ thực tế tách biệt với câu trả lời của đại lý. Ví dụ đính kèm một công cụ đã được phát hiện, có không gian tên mà không tuyên bố một lần chạy mô hình.
• Miễn phí để bắt đầu. Các tài khoản Scrapeless mới bao gồm thời gian chạy Trình duyệt Scraping miễn phí — đăng ký tại app.scrapeless.com.

Giới thiệu: đặt tên cho lớp trước khi thay thế framework

Một framework đại lý kết nối các cuộc gọi mô hình, công cụ và trạng thái ứng dụng. Một framework truy xuất tổ chức các tài liệu và tìm kiếm. Một lớp quy trình làm việc điều hướng thực thi giữa các thành phần. Các ứng dụng có thể sử dụng tất cả các trách nhiệm này, nhưng việc thay thế một cái không tự động thay thế các cái khác.

Nhóm xem xét các sự thay thế LangChain nên bắt đầu với mã mà họ cần làm đơn giản. Có phải khó khăn là một hợp đồng công cụ có kiểu, tiêu thụ tài liệu, đánh giá truy xuất, hay một quy trình phân nhánh? Câu trả lời cung cấp cho sự so sánh một ranh giới hữu ích.

Hướng dẫn này so sánh PydanticAI, LlamaIndex và Haystack cho các ứng dụng dữ liệu web, sau đó kết nối PydanticAI với một quy trình MCP Scrapeless thực tế. Nếu ứng dụng hiện tại đã phù hợp với framework của nó, LangChain với Scrapeless MCP có thể là một thay đổi nhỏ hơn so với việc di cư hoàn toàn.

Trách nhiệm mà mỗi sự thay thế nhấn mạnh là gì?

PydanticAI nhấn mạnh vào việc xây dựng đại lý có kiểu, LlamaIndex nhấn mạnh vào quy trình công việc dữ liệu và truy xuất, và Haystack nhấn mạnh vào quy trình thành phần. Đây là những đánh giá phù hợp chủ chốt, không phải là tuyên bố rằng một công cụ thiếu mọi khả năng ngoài nhấn mạnh của nó.

PydanticAI và LlamaIndex công bố giấy phép MIT cho các kho lưu trữ cốt lõi của họ; Haystack công bố Apache-2.0. Các dịch vụ lưu trữ và tích hợp tùy chọn có thể có điều khoản và chi phí riêng biệt. Nhãn giấy phép cốt lõi không định giá một ứng dụng triển khai hoàn chỉnh.

PydanticAI: giữ ranh giới của đại lý có kiểu

PydanticAI là một điểm khởi đầu phù hợp khi ứng dụng muốn các phụ thuộc có kiểu, tiếp xúc công cụ và hợp đồng đầu ra trong Python. Tích hợp khách hàng PydanticAI MCP hiện tại sử dụng một bộ công cụ MCP có thể được gắn với một đại lý.

Một bộ công cụ hẹp là có giá trị khi công việc của đại lý là cụ thể. Một trợ lý truy xuất tài liệu không cần mọi bộ sưu tập và hoạt động tự động có sẵn. Lọc các định nghĩa công cụ đã phát hiện trước khi gắn kết giảm bớt các hành động mà mô hình có thể chọn.

Đầu ra có kiểu giúp kiểm tra hình dạng của câu trả lời, nhưng nó không chứng minh rằng câu trả lời được dựa trên bằng chứng web hiện tại. Giữ kiểm tra thu thập và chấp nhận bên ngoài quyết định của mô hình nơi chúng có thể từ chối đầu ra không hỗ trợ một cách quyết định.

LlamaIndex: tổ chức truy xuất quanh tài liệu

LlamaIndex là một lựa chọn phù hợp khi tiêu thụ tài liệu, lập chỉ mục và truy xuất chi phối ứng dụng. Tập trung dữ liệu của framework khiến vòng đời tài liệu trở thành một điểm đánh giá hữu ích: danh tính nguồn, siêu dữ liệu, mối quan hệ nút và hành vi truy xuất xứng đáng được chú ý trước khi phối hợp đại lý.

Một cuộc di cư sang một framework thiên về truy xuất nên bảo tồn bằng chứng nguồn đã được giữ bởi ứng dụng. các mối quan hệ nguồn dữ liệu kết nối một đoạn được truy xuất với tài liệu đã được thu thập mà cấp phát nó. Đừng để một bộ tải thuận tiện xóa URL, phiên bản tài liệu hoặc tiêu đề phần cần thiết để giải thích một kết quả. Nhúng văn bản chỉ là một phần trong hợp đồng đó.

Chọn LlamaIndex khi các trừu tượng tiêu thụ và truy xuất của nó phù hợp với cổ phần của bạn. Nếu khối lượng công việc là một cuộc gọi công cụ tiếp theo là một câu trả lời có kiểu, hãy kiểm tra xem cấu trúc truy xuất bổ sung có cần thiết trước khi áp dụng nó.

Haystack: phơi bày quy trình thành phần

Haystack là một lựa chọn phù hợp khi một nhóm muốn các giai đoạn truy xuất và tạo ra được biểu thị dưới dạng các thành phần trong pipeline cụ thể. Điều này làm cho ranh giới của thành phần trở thành một đơn vị đánh giá: đầu ra của một bộ thu thập, bộ truy xuất hoặc bộ xếp hạng có thể được kiểm tra mà không chỉ dựa vào câu trả lời cuối cùng được tạo ra.

Tính khả thi của pipeline là hữu ích cho các luồng ứng dụng có thể lặp lại. Vẫn cần phải xác định các bản ghi nguồn chấp nhận được và ranh giới quyền trước khi nội dung đến tay một trình tạo. Một thành phần trả về kết quả trống nên phân biệt giữa việc truy xuất không hợp lệ và việc không có hoặc thất bại trong việc tiếp nhận nguồn.

Chọn Haystack khi đồ thị thành phần phản ánh ứng dụng mà bạn mong đợi duy trì. Một đại lý có kiểu nhỏ hơn có thể được ưu tiên khi việc thực thi đơn giản và việc truy xuất tài liệu là sự trùng hợp.

Bắt đầu thu thập thông tin với Scrapeless

Tăng cường quy trình thu thập dữ liệu web và tự động hóa của bạn với Scrapeless!
Đăng ký ngay hôm nay và nhận $5 tín dụng miễn phí — không yêu cầu thẻ tín dụng.

Nhận tín dụng miễn phí của bạn ngay bây giờ trong Bảng điều khiển Scrapeless.

Scrapeless MCP phù hợp ở đâu trong stack?

Scrapeless MCP cung cấp một bề mặt công cụ dữ liệu web có thể được gắn vào một khung tương thích. Công cụ web Scrapeless cho đại lý cung cấp khả năng tiếp nhận; đại lý hoặc pipeline quyết định khi nào sử dụng công cụ được phép và làm gì với đầu ra đã chấp nhận của nó.

MCP tách biệt việc phát hiện công cụ khỏi việc thực thi công cụ. giao thức công cụ MCP định nghĩa tên công cụ, lược đồ và cuộc gọi. Liệt kê một công cụ chứng tỏ rằng máy chủ công khai một hợp đồng; nó không chứng tỏ rằng một thông tin xác thực có thể truy cập một đối tượng từ xa hoặc rằng một mô hình sẽ chọn công cụ đúng cách.

Đối với một trợ lý tài liệu web, hãy công khai một công cụ ghi Markdown duy nhất trước tiên. Các thao tác tìm kiếm và trình duyệt rộng hơn chỉ có thể được coi xét khi nhiệm vụ thực sự yêu cầu chúng. Một tiền tố giữ cho tên ứng dụng có thể nhận diện nếu các máy chủ khác về sau cung cấp các công cụ có tên tương tự.

Điều kiện tiên quyết cho một cú bắt tay khung địa phương thực sự

Sử dụng Python 3.12, Node.js, pydantic-ai-slim 2.52.0 với hỗ trợ MCP, fastmcp-slim 4.0.10, và scrapeless-mcp-server 0.6.3. Cấu hình máy chủ thông qua hợp đồng vận chuyển Scrapeless MCP hiện tại.

Một SCRAPELESS_KEY thực sự là cần thiết để thu thập thông tin web đã xác thực. Một nhà cung cấp mô hình đã cấu hình và khóa của nó là cần thiết cho một câu trả lời đại lý được tạo ra. Những bước đó vẫn chưa được xác minh trực tiếp mà không có thông tin xác thực; ví dụ địa phương không thực hiện điều nào cả.

Giá trị rõ ràng metadata-discovery-only chỉ được sử dụng để cho phép máy chủ địa phương công khai siêu dữ liệu công cụ. Nó không phải là một thông tin xác thực dịch vụ hợp lệ. Không có thao tác gọi công cụ nào được thực hiện với nó.

Cài đặt các gói tích hợp chính xác trong dự án tạm thời:

python -m pip install 'pydantic-ai-slim[mcp]==2.52.0' fastmcp-slim==4.0.10
pnpm add scrapeless-mcp-server@0.6.3

Gắn một công cụ đã phát hiện vào một đối tượng đại lý đang hoạt động

Một cú bắt tay khung được hoàn thành khi công cụ của máy chủ thực sự có thể được phát hiện, lọc, đặt tên và gắn vào một đối tượng đại lý. Đó là bước tải trọng trong ví dụ này.

Lưu toàn bộ kịch bản sau dưới dạng pydantic_mcp.py. Chạy nó với khóa thật của bạn hoặc giá trị phát hiện địa phương đã được mô tả ở trên. Bootstrap ngăn chặn việc ghi lại thông thường trên console trước khi nhập máy chủ, để đầu ra giao thức có sẵn cho khách hàng stdio.

import asyncio
import json
import os
from pathlib import Path
from fastmcp.client.transports import StdioTransport
from pydantic_ai import Agent, RunContext
from pydantic_ai.mcp import MCPToolset
from pydantic_ai.models.test import TestModel
from pydantic_ai.usage import RunUsage

async def main():
    transport = StdioTransport(
        command='node',
        args=['--input-type=module', '-e',
              'console.log = () => {}; await import(process.argv[1]);',
              str(Path('node_modules/scrapeless-mcp-server/build/index.js').resolve())],
        env={**os.environ, 'SCRAPELESS_KEY': os.environ['SCRAPELESS_KEY']})
    mcp = MCPToolset(transport, tool_error_behavior='error')
    selected = mcp.filtered(lambda ctx, tool: tool.name == 'scrape_markdown')
    exposed = selected.prefixed('scrapeless')
    agent = Agent(toolsets=[exposed])
    async with agent:
        raw = await mcp.list_tools()
        # TestModel supplies only a local context; no generation is executed.
        context = RunContext(deps=None, model=TestModel(), usage=RunUsage(),
                             agent=agent, prompt='local tool registration check')
        tools = await exposed.get_tools(context)
        assert sorted(tools) == ['scrapeless_scrape_markdown']
        assert any(t.name == 'scrape_markdown' for t in raw)
        print(json.dumps({'discovered_tools': len(raw),
                          'agent_tools': sorted(tools), 'agent_constructed': True,
                          'model_executed': False, 'remote_capture_executed': False}))

asyncio.run(main())

Cú bắt tay đã thực thi phát hiện 25 công cụ máy chủ và công khai chính xác scrapeless_scrape_markdown cho đại lý. Đại lý đã được xây dựng thành công và vận chuyển đã đóng lại thông qua ngữ cảnh bất đồng bộ. Số lượng máy chủ là cụ thể cho phiên bản; tuyên bố bảo vệ hợp đồng công khai công cụ đơn lẻ của ứng dụng.

TestModel cung cấp một ngữ cảnh địa phương cần thiết để kiểm tra tập hợp công cụ đã gắn. Không có việc tạo mô hình nào được thực hiện, không có câu trả lời nào bị làm giả và không có trang từ xa nào được thu thập. Các giá trị boolean được in ra làm cho các ranh giới đó trở nên rõ ràng.

Đối với một cuộc chạy mô hình đã xác thực, cấu hình mô hình trên đại lý, thay thế giá trị phát hiện bằng khóa dịch vụ thực tế, và yêu cầu một URL công khai đã được phê duyệt. Một hướng dẫn hữu ích là: “Sử dụng công cụ Markdown Scrapeless được phép để thu thập tài liệu công khai đã được phê duyệt này, báo cáo URL nguồn của nó, và dừng lại nếu nội dung trả về không phải là tài liệu mong đợi.” Kiểm tra các tham số và kết quả công cụ thực tế trước khi chấp nhận câu trả lời cuối cùng.

So sánh chi phí di chuyển tại ranh giới ứng dụng

Một đánh giá di cư hữu ích đo lường những trách nhiệm của ứng dụng đã thay đổi. Việc chuyển đổi khung có thể bảo tồn các lớp thu thập và bằng chứng giống nhau, vì vậy không có lý do gì để viết lại bộ thu thập chỉ để đổi tên lớp đại diện.

Cú pháp JSON là một hợp đồng vận chuyển, không phải là bằng chứng của đầu ra được định cư. Một đối tượng trả về có thể phân tích đúng cách trong khi mang theo một yêu cầu không được hỗ trợ. Việc di cư khung nên duy trì sự phân biệt đó.

Chi phí vận hành bao gồm các cuộc gọi mô hình, thu thập dữ liệu, lưu trữ và công việc cần thiết để duy trì ứng dụng. Sử dụng giá Scrapeless cho các điều khoản thu thập và các điều khoản thương mại hiện tại của mô hình được chọn; không khung nào tuyên bố làm cho các dịch vụ hạ lưu này miễn phí.

Bạn nên chọn một thay thế LangChain như thế nào?

Chọn khung nhỏ nhất giúp rõ ràng trách nhiệm chính của ứng dụng. Chọn PydanticAI khi kiểm soát đại diện kiểu chiếm ưu thế, LlamaIndex khi thu hồi tài liệu chiếm ưu thế, và Haystack khi các đường ống thành phần làm cho quy trình công việc dễ kiểm tra hơn.

Giữ một khung làm việc hiện có nếu phần bị thiếu thực sự là một công cụ dữ liệu web. Đối với một cuộc di cư, bắt đầu với một nguồn được phê duyệt và một công cụ được phép. So sánh bằng chứng được chấp nhận của ứng dụng cũ và mới, không chỉ xem cả hai đều tạo ra câu trả lời trôi chảy.

Kết luận: bảo tồn hợp đồng dữ liệu thông qua chuyển đổi

Các lựa chọn thay thế LangChain hữu ích nhất khi sự lựa chọn theo một giới hạn ứng dụng cụ thể. Các đại diện kiểu, hệ thống thu hồi và các đường ống thành phần chồng chéo, nhưng các điểm khởi đầu mạnh mẽ nhất của chúng khác nhau.

Ví dụ PydanticAI thiết lập khám phá và gắn kết MCP thực sự. Việc tổ chức xác thực và tạo mô hình là các kiểm tra tiếp theo với các điều kiện tiên quyết riêng. Giữ cho các kiểm tra đó tách biệt cung cấp cho việc xem xét di cư bằng chứng mà nó thực sự có thể đánh giá.

Sẵn sàng để xây dựng đường ống dữ liệu AI của bạn?

Tham gia cộng đồng của chúng tôi để nhận một kế hoạch miễn phí và kết nối với các nhà phát triển đang xây dựng các đường ống dữ liệu web: Discord · Telegram.

Đăng ký tại app.scrapeless.com để nhận thời gian chạy Scraping Browser miễn phí và điều chỉnh các mẫu trên cho quy trình làm việc dữ liệu công khai của riêng bạn.

Câu hỏi thường gặp

Q: Thay thế LangChain tốt nhất cho các đại diện dữ liệu web là gì?

Sự phù hợp tốt nhất phụ thuộc vào trách nhiệm chiếm ưu thế: PydanticAI cho kiểm soát đại diện kiểu, LlamaIndex cho các ứng dụng tập trung vào thu hồi, hoặc Haystack cho các đường ống thành phần. Đánh giá dòng dữ liệu thực tế của ứng dụng trước khi chọn.

Q: Scrapeless MCP có phải là một thay thế LangChain không?

Không. Scrapeless MCP là một giao diện công cụ web mà một khung có thể sử dụng. Nó cung cấp các công cụ thu thập trong khi khung cung cấp hành vi đại diện hoặc đường ống.

Q: Danh sách công cụ thành công có chứng minh rằng việc thu thập web hoạt động không?

Không. Phát hiện công cụ chứng minh rằng máy chủ cục bộ phơi bày các hợp đồng đã liệt kê. Việc thu thập xác thực yêu cầu một khóa thực và một kết quả công cụ được kiểm tra riêng.

Q: Ví dụ có tạo ra một câu trả lời AI không?

Không. Ví dụ xây dựng một đại diện và kiểm tra bộ công cụ của nó mà không chạy một mô hình. Một nhà cung cấp mô hình, thông tin xác thực và một con đường thu thập xác thực là các điều kiện tiên quyết bổ sung.

Q: Những khung này có miễn phí để vận hành không?

Giấy phép mã nguồn mở cốt lõi của chúng không loại bỏ các chi phí mô hình, cơ sở hạ tầng hoặc thu thập. Đánh giá việc triển khai hoàn chỉnh và bất kỳ điều khoản dịch vụ lưu trữ nào một cách riêng biệt.

Q: Bộ thu thập giống nhau có tồn tại qua di cư khung không?

Có. Một bộ thu thập với các hợp đồng đầu vào, đầu ra, nguồn và chấp nhận rõ ràng có thể duy trì ổn định trong khi lớp đại diện hoặc đường ống thay đổi. Xác nhận việc đặt tên công cụ và xử lý tham số của khung mới trước khi triển khai.