LangChain

LangChain là open-source framework để xây LLM-powered applications và agents. Nó thuộc tầng Agent App / Orchestration Framework, không phải tầng software delivery workflow.

Nguồn chính: https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/overview

LangChain nằm ở đâu?

flowchart TB
    A[LLM / Model] --> B[LangChain]
    B --> C[Tools]
    B --> D[Prompt / instructions]
    B --> E[Retriever / data sources]
    B --> F[Agent logic]
    F --> G[AI app or agent service]

LangChain trả lời:

Làm sao build AI app hoặc agent kết nối models, prompts, tools, data và application logic?

Nó không chủ yếu trả lời:

AI coding agent nên quản lý specs, plans, approvals và delivery artifacts thế nào?

Core concepts

Concept	Vai trò
Model	LLM hoặc chat model app dùng
Prompt/instructions	Hướng dẫn behavior của model
Tools	Functions model/agent có thể gọi
Retriever	Component lấy external knowledge liên quan
Agent	Model-driven loop quyết định trả lời hay gọi tools
Middleware	Custom control quanh agent behavior
Messages/state	Conversation và execution context

Simple agent flow

flowchart LR
    A[User request] --> B[Prompt / agent]
    B --> C[Model]
    C --> D{Need tool?}
    D -->|Yes| E[Tool call]
    E --> B
    D -->|No| F[Response]

RAG app flow

flowchart TB
    A[User question] --> B[Retriever]
    B --> C[Documents / Vector DB]
    C --> D[Context]
    D --> E[Prompt]
    E --> F[LLM]
    F --> G[Answer]

Khi nào dùng LangChain?

Dùng LangChain khi:

• Bạn đang build AI application hoặc backend service.
• Cần tools, model calls, prompts, retrievers hoặc structured outputs.
• Muốn build agents gọi functions nhanh.
• Cần integrations với model providers, vector stores, tools, observability.
• Vấn đề là runtime behavior của app, không phải software delivery governance.

Khi nào không dùng LangChain?

Không dùng LangChain để thay thế:

Nhu cầu	Tầng phù hợp hơn
Spec-first software delivery	Spec Kit hoặc OpenSpec
Enterprise approval/audit lifecycle	AWS AI-DLC
Agent CLI/harness để code trong repo	Codex CLI, Claude Code, Hermes
TDD/review discipline	Superpowers
Multi-phase coding project memory	GSD

LangChain và workflow frameworks

LangChain có thể là app framework bên trong repo được govern bởi workflow khác.

Ví dụ:

flowchart TB
    A[OpenSpec change] --> B[Implement LangChain app]
    B --> C[Retriever + tools + prompts]
    C --> D[Tests and evals]
    D --> E[Sync/archive specs]

Trong stack đó:

• OpenSpec sở hữu change artifacts.
• LangChain implement AI app behavior.
• Superpowers enforce TDD/review.
• CI/evals chứng minh correctness.

Step-by-step: build RAG chatbot

1. Định nghĩa feature bằng OpenSpec hoặc Spec Kit.
2. Xác định knowledge sources.
3. Tạo retriever/vector store.
4. Viết prompt/instructions.
5. Tạo LangChain chain hoặc agent.
6. Thêm citations/source references.
7. Thêm tests/evals cho answer quality.
8. Thêm latency và cost monitoring.
9. Review và ship.

Definition of done

AI app built với LangChain done khi:

1. Inputs/outputs rõ.
2. Tool permissions explicit.
3. Retrieval behavior được test.
4. Prompt behavior được evaluate.
5. Errors và fallbacks được xử lý.
6. Cost và latency được đo.
7. Observability tồn tại cho production.