LangChain 是一个用于构建语言模型应用程序的强大工具，但它也有一些明显的局限性。首先，其模块化设计引入了复杂性，可能会使开发人员不堪重负。虽然该框架的灵活性允许组合链、代理和记忆系统等组件，但配置和调试这些交互需要大量的精力。例如，设置基本的检索增强生成 (RAG) 管道涉及协调向量数据库、提示模板和模型调用，每个都有自己的配置。新手常常难以理解组件如何交互，导致反复试验式的调整。此外，旨在简化集成的抽象层可能会掩盖底层控制，迫使开发人员绕过框架来实现自定义逻辑。
其次，LangChain 的性能和可扩展性可能会受到其对外部服务和顺序处理的依赖的限制。链接多个操作（例如查询数据库、重新格式化数据和调用语言模型）会引入延迟，尤其是在每个步骤都依赖于 API 调用的情况下。例如，一个使用 OpenAI 的 API 进行文本生成以及单独的向量数据库查询的工作流程可能会因网络延迟或速率限制而面临瓶颈。错误处理也变得具有挑战性：如果一个组件失败（例如，API 超时），整个链条就会中断，需要细粒度的重试逻辑。调试此类问题非常繁琐，因为开发人员必须跨松散耦合的模块跟踪错误，而不是检查单个集成系统。
最后，LangChain 的快速发展和对外部工具的依赖带来了维护方面的挑战。频繁的框架更新可能会引入重大更改，迫使开发人员重构代码。例如，版本更新可能会弃用 Chain 类中的一个关键方法，从而中断现有的工作流程。与第三方服务（例如，云数据库或 API）的集成也很脆弱——外部工具接口的更改可能不会立即得到支持，需要自定义补丁。此外，LangChain 的抽象有时会限制自定义。需要对模型输出或非标准数据处理进行细粒度控制的开发人员可能会发现自己绕过了框架的约定，从而抵消了其预期的好处。这些因素使得 LangChain 不太适合高度专业化或对性能至关重要的应用。