对比：TensorZero 与 LangChain
TensorZero和LangChain都提供了大语言模型编排工具，但它们在生态系统中扮演着不同的角色。 LangChain侧重于通过庞大的集成生态系统实现快速原型设计，而TensorZero则是为生产级部署而设计，内置了可观测性、优化、评估和实验能力。
相似之处
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大语言模型编排。 TensorZero和LangChain都是简化大语言模型工程工作流的开发者工具。 TensorZero专注于生产级部署和端到端的大语言模型工程工作流（推理、可观测性、优化、评估、实验）。 LangChain则侧重于快速原型设计，并提供可观测性等功能的商业配套产品。
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开源. TensorZero (Apache 2.0) 和 LangChain (MIT) 都是开源的。 TensorZero 是完全开源的（包括用于可观测性的 TensorZero UI），而 LangChain 的某些功能需要商业版本（例如用于可观测性的 LangSmith）。
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统一接口。 TensorZero和LangChain都提供了一个统一的接口，只需一次集成即可访问大多数主流模型提供商的LLM，支持结构化输出、工具使用、流式传输等功能。
→ TensorZero Gateway 快速入门 -
推理时优化。 TensorZero和LangChain都提供了动态上下文学习等推理时优化功能。
→ Inference-Time Optimizations with TensorZero -
推理缓存。 TensorZero和LangChain都支持缓存请求以降低延迟并节省成本。
→ Inference Caching with TensorZero
关键差异
TensorZero
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关注点分离：应用工程与LLM优化 TensorZero实现了应用逻辑与LLM实现细节的清晰分离。 通过将LLM函数视为具有结构化输入输出的接口，TensorZero允许您在不更改应用代码的情况下切换实现方案。 这种方法使复杂LLM应用更易管理，支持提示词和配置管理的GitOps实践，并简化优化与实验工作流。 LangChain将应用逻辑与LLM实现细节混合，虽然加速了原型开发，但增加了复杂应用的维护和优化难度。
→ 使用TensorZero的提示模板与模式
→ 进阶：将LLM应用视为POMDP而非智能体 -
开源可观测性。 TensorZero提供内置的可观测性功能（包括用户界面），将推理和反馈数据收集到您自己的数据库中。 而LangChain需要依赖独立的商业服务（LangSmith）来实现可观测性。
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内置优化功能。 TensorZero提供内置的优化特性，包括监督微调、RLHF和自动提示工程方案。 通过TensorZero的用户界面，您只需点击几下即可使用推理和反馈数据对模型进行微调。 LangChain不提供任何内置的优化功能。
→ Optimization Recipes with TensorZero -
内置评估功能。 TensorZero提供内置的评估功能，包括启发式方法和LLM评判机制。 而LangChain需要依赖独立的商业服务(LangSmith)来实现评估。
→ TensorZero评估功能概览 -
内置实验功能（A/B测试）。 TensorZero提供内置实验功能，允许您对提示词、模型和推理策略进行实验。 LangChain不提供任何实验功能。
→ 使用TensorZero进行实验（A/B测试） -
性能与可扩展性。 TensorZero从底层设计就追求高性能，专注于低延迟与高吞吐量。 LangChain会给您的应用带来显著的延迟和内存开销。
→ TensorZero Gateway Benchmarks -
语言与平台无关性。 TensorZero不受特定语言和平台的限制；除了提供Python客户端外，它还支持任何能发起HTTP请求的编程语言。 而LangChain仅支持基于Python和JavaScript构建的应用程序。
→ TensorZero Gateway API Reference -
批量推理。 TensorZero支持与特定模型提供商进行批量推理，这能显著降低推理成本。 LangChain不支持批量推理。
→ Batch Inference with TensorZero -
凭证管理。 TensorZero简化了模型提供商的凭证管理流程，让您能够在一个统一平台管理API密钥，并设置高级工作流（例如在多个API密钥间实现负载均衡）。 而LangChain仅提供基础的凭证管理功能。
→ Credential Management with TensorZero -
自动故障转移实现更高可靠性。 TensorZero让您能轻松设置重试、故障转移、负载均衡和路由机制来提升稳定性。 LangChain仅提供基础且操作繁琐的故障恢复功能。
→ 使用TensorZero实现重试与故障转移
LangChain
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专注于快速原型开发。 LangChain专为快速原型设计而打造，注重易用性和快速迭代。 TensorZero则面向生产级部署，因此需要更多设置和配置（例如存储可观测性数据的数据库）——但您仍可在几分钟内快速上手。
→ TensorZero 快速入门 —— 从零实现可观测性与微调 -
集成生态系统。 LangChain拥有一个庞大的集成生态系统，可与其他库和工具（包括模型提供商、向量数据库、可观测性工具等）进行整合。 TensorZero提供了与模型提供商的多种集成，但将其他集成交由用户自行处理。
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托管服务。 LangChain提供付费托管(托管)服务,用于可观测性(LangSmith)等功能。 TensorZero是完全开源且自托管的。