AIエンジニアがLangChainを推奨しない理由

BRANK

はじめに先日、あるスタートアップがシステムを作り直すという文脈の中で「LangChain を採用」という記述があり、X で疑問を呈したところ「LangChain v1 で大幅に改善された」「批判は古い印象に基づいている」「根拠のない批判だ」という反論がありました。では実際にソースコードを読んで確認してみよう、というのが本記事の趣旨です。私自身、2年前は LangChain をメインで使っていました。当時は生成 AI の最適解がまだ見えておらず、各社 SDK のインターフェースも頻繁に変わっていた時代です。そんな中で LangChain のようなラッパーは、コンテキストスイッチを減らし、プロトタイプを素早く回すには一定の価値がありました。しかし 2026 年、状況は変わっています。各社 SDK のインターフェースは安定してきたAI がどの SDK のコードでもすぐ生成できる実務で効くのは抽象の綺麗さより、障害時の追跡容易性この前提で、LangChain のような厚いラッパーを入れる合理性はどの程度あるのか。本記事ではソースコードと uv による実測値をもとに検証します。本記事は、医師→AIエンジニアに転向した株式会社GENSHI AI代表の長嶋が執筆しました。 RAG パイプライン（Embeddi…