2023年是提示工程之年，2024年是自定义微调之年，那么2025年无疑将是大语言模型框架（LLM Framework）爆发之年。不仅仅是因为涌现出更多框架，更是因为整个生态系统的日趋成熟。我们不再仅仅是在OpenAI和Hugging Face之间做出选择，而是要考虑编排层、记忆系统、工具使用API、智能体运行时和部署堆栈。这令人兴奋，但也充满混乱，更难以辨别哪些是真正具有颠覆性的技术，哪些只是营销噱头。本文将为您提供一份关于2025年LLM框架领域中“热点”与“炒作”的深度剖析，助力您在这个快速发展的领域中把握方向。
大语言模型框架（LLM Framework）的定义与演进
在2025年，LLM框架的意义远不止于加载一个模型。它涵盖了围绕模型的所有管理工作，包括：
- 提示词与工具路由： 确定最佳的提示词，并将用户请求路由到合适的工具或模型。
- 函数调用与规划： 使LLM能够调用外部函数并规划复杂的任务。
- 记忆与RAG管道： 赋予LLM记忆能力，并利用检索增强生成（RAG）技术提高生成内容的质量。
- 多智能体编排： 将多个LLM智能体协同工作，以解决更复杂的问题。
- 日志、追踪与调试： 提供全面的日志记录、追踪和调试工具，帮助开发者诊断和解决问题。
- 部署到云、边缘或浏览器： 支持在各种环境中部署LLM应用。
从简单的模型加载器到复杂的生态系统，LLM框架的演进反映了对大语言模型更深层次的理解和更广泛的应用需求。最初，开发者主要依赖于底层库，如TensorFlow或PyTorch，手动构建LLM应用。随着时间的推移，Hugging Face的Transformers库等更高级别的工具出现，简化了模型加载和推理过程。现在，我们正进入一个LLM框架的新时代，这些框架提供了更全面的功能，帮助开发者构建更复杂、更强大的LLM应用。
例如，LangChain就是一个典型的LLM框架，它提供了模块化的组件，用于构建RAG管道、智能体和其他复杂的LLM应用。通过LangChain，开发者可以轻松地连接不同的数据源、模型和工具，并使用统一的API进行管理。此外，像Haystack这样的框架专注于搜索和问答应用，提供了优化的RAG管道和文档处理工具。
编排层（Orchestration Layer）：智能调度的核心
编排层是LLM框架的核心组件之一，负责协调和管理不同的LLM、工具和数据源。它就像一个指挥家，确保各个部分协同工作，以实现最终目标。
编排层的核心功能包括：
- 路由： 将用户请求路由到最合适的LLM或工具。例如，如果用户提出一个关于科学的问题，编排层可以将其路由到一个擅长科学问答的LLM；如果用户请求预订机票，编排层可以将其路由到一个机票预订API。
- 任务分解： 将复杂任务分解为更小的、可管理的子任务。例如，如果用户要求“写一篇关于气候变化的报告”，编排层可以将其分解为“收集关于气候变化的数据”、“撰写报告的各个部分”、“编辑和校对报告”等子任务。
- 任务调度： 安排子任务的执行顺序，并确保它们能够正确地协同工作。例如，在撰写报告的例子中，编排层需要先完成数据收集，然后才能开始撰写报告。
- 错误处理： 在任务执行过程中，如果出现错误，编排层需要能够检测到错误，并采取相应的措施，例如重试任务或通知用户。
像Prefect和Dagster这样的框架，原本用于通用数据管道编排，现在也被越来越多地应用于LLM应用。它们提供了强大的任务调度、依赖管理和错误处理功能，可以帮助开发者构建更可靠、更可维护的LLM应用。例如，一个使用Prefect构建的RAG管道可以自动重试失败的检索步骤，并向开发者发送警报，以便及时解决问题。
记忆系统（Memory System）：构建有状态的LLM
LLM本质上是无状态的，这意味着它们每次收到请求时，都会从头开始处理。这对于简单的任务来说可能不是问题，但对于需要记住先前交互的复杂任务来说，这是一个很大的限制。记忆系统允许LLM记住先前的交互，从而构建更具上下文感知能力的应用。
记忆系统可以采用多种形式，包括：
- 短期记忆： 存储最近的交互，例如用户输入和LLM的响应。这可以通过简单的缓冲区或更复杂的机制来实现，例如滑动窗口。
- 长期记忆： 存储更长期的信息，例如用户的个人资料、偏好和历史记录。这可以使用数据库、向量存储或知识图谱来实现。
- 外部记忆： 利用外部数据源来增强LLM的记忆能力。例如，可以使用RAG技术从文档库中检索相关信息，并将其提供给LLM。
像Milvus和Pinecone这样的向量数据库，已经成为LLM应用中流行的记忆系统。它们允许开发者存储和检索嵌入向量，这些向量表示文本、图像和其他类型的数据。通过使用向量数据库，LLM可以快速找到与其当前请求相关的先前信息，从而提高其性能和准确性。例如，在一个聊天机器人应用中，可以使用向量数据库来存储用户的对话历史记录，以便LLM可以记住用户先前说过的话，并提供更个性化的响应。
工具使用API（Tool-Use API）：扩展LLM的能力边界
LLM本身擅长文本生成、语言理解和知识推理。然而，在许多情况下，LLM需要使用外部工具才能完成任务。例如，LLM可能需要使用搜索引擎来查找信息、使用计算器来执行计算，或使用API来预订机票。工具使用API允许LLM与外部工具交互，从而扩展其能力边界。
工具使用API通常包括以下组件：
- 工具注册： 允许开发者注册他们想要LLM使用的工具。工具注册通常包括工具的描述、输入参数和输出格式。
- 工具发现： 允许LLM发现可用的工具。LLM可以使用自然语言描述来搜索工具，或者使用预定义的类别来浏览工具。
- 工具调用： 允许LLM调用工具并获取结果。LLM需要根据工具的输入参数格式化其请求，并解析工具的输出格式。
- 工具监控： 允许开发者监控工具的使用情况。开发者可以跟踪工具的调用次数、平均响应时间和错误率。
OpenAI的函数调用功能是工具使用API的一个典型例子。它允许开发者向LLM提供函数签名，LLM可以根据用户输入生成调用这些函数的代码。这使得LLM可以轻松地与外部API交互，例如发送电子邮件、预订机票或查询天气。
智能体运行时（Agent Runtime）：自主决策的引擎
智能体运行时是LLM框架中负责执行智能体的组件。智能体是一种能够自主决策和行动的LLM应用。智能体通常由以下组件组成：
- 规划器： 负责制定完成任务的计划。规划器可以使用多种技术，例如层次化规划、情境感知规划和强化学习。
- 执行器： 负责执行规划器制定的计划。执行器可以使用多种工具，例如工具使用API、数据库和API。
- 监控器： 负责监控智能体的执行情况。监控器可以检测错误、跟踪进度并提供反馈。
AutoGPT和BabyAGI是智能体运行时的两个早期例子。它们允许LLM自主地执行任务，例如搜索信息、撰写文章和编写代码。这些智能体使用LLM作为其核心推理引擎，并利用外部工具来扩展其能力。例如，AutoGPT可以使用搜索引擎来查找信息、使用文本编辑器来撰写文章，并使用代码解释器来运行代码。
部署堆栈（Deployment Stack）：将LLM推向生产环境
部署堆栈是LLM框架中负责将LLM应用部署到生产环境的组件。部署堆栈需要解决许多挑战，包括：
- 模型优化： 优化LLM的性能，以满足生产环境的要求。这包括模型量化、剪枝和蒸馏。
- 基础设施管理： 管理LLM应用所需的基础设施，例如计算资源、存储资源和网络资源。这可以使用云平台、容器化技术和自动化工具来实现。
- 监控和维护： 监控LLM应用的性能和可靠性，并进行必要的维护和更新。这可以使用监控工具、日志分析工具和自动化部署工具来实现。
Vercel和Netlify等平台，简化了LLM应用的部署过程。它们提供了易于使用的界面和自动化工具，可以帮助开发者快速将LLM应用部署到云端。此外，像Ray这样的分布式计算框架，可以用于训练和部署大规模LLM，并支持在多个GPU上并行运行LLM应用。
热点与炒作：如何区分真伪？
在LLM框架领域，新概念和新技术层出不穷。区分哪些是真正具有颠覆性的技术，哪些只是营销噱头，至关重要。以下是一些判断标准：
- 解决实际问题： 该框架或技术是否解决了开发者在构建LLM应用时遇到的实际问题？
- 可扩展性： 该框架或技术是否能够扩展到处理大规模的LLM应用？
- 易用性： 该框架或技术是否易于使用和学习？
- 社区支持： 该框架或技术是否有活跃的社区支持？
- 商业模式： 该框架或技术是否有可持续的商业模式？
例如，RAG技术已经成为一个热门话题，但并非所有RAG实现都同样有效。一些RAG系统只是简单地将文档拼接到提示词中，而另一些RAG系统则使用更高级的技术，例如向量搜索和多阶段检索，以提高检索的准确性和效率。
结论：迎接LLM框架的新时代
2025年，LLM框架将继续快速发展，并成为构建LLM应用的关键基础设施。通过理解LLM框架的核心组件和关键技术，开发者可以构建更强大、更可靠和更易于维护的LLM应用。然而，我们也需要保持警惕，区分“热点”与“炒作”，并选择真正能够解决实际问题和具有可持续发展潜力的技术。只有这样，我们才能充分利用LLM框架的潜力，并推动大语言模型技术的进步。在这个充满机遇与挑战的时代，掌握 LLM Framework 的精髓，将是每一个 AI 从业者的必备技能。