Harrison Chase 是誰？LangChain 創辦人的 AI 框架征途整理（2026）

Harrison Chase 是誰？

Harrison Chase 畢業於哈佛大學統計系，這是他技術背景的起點。根據他在多次訪談中的自述，他從小就是個運動迷，熱愛足球、NBA 和 NFL，這份對數據和競技分析的熱情，也影響了他早期的職涯選擇。Chase 不是那種從小就立志寫程式改變世界的典型矽谷創業家，他更像是一位實用主義者：看到問題、找出模式、寫出工具解決問題。

在成為 LangChain 創辦人之前，Chase 在兩家新創公司累積了關鍵經驗。第一站是 Kensho，一家專注金融科技的新創，後來被標普全球收購。在 Kensho，Chase 領導 entity linking 團隊，專門處理如何把不同來源的資料點連結在一起，產生有意義的洞察。這份工作讓他深刻理解資料流動、模型串接、以及如何把複雜的技術組件組合成可用的系統。

第二站是 Robust Intelligence，一家專注於機器學習模型測試與驗證的新創。Chase 在這裡領導機器學習團隊，負責建立複雜模型的測試框架。這段經歷讓他看到 AI 開發管道的真實樣貌：工程師們花大量時間在重複性的整合工作上，每次建構新模型時都要重新處理資料載入、模型串接、錯誤處理等基礎設施問題。

從體育數據到 AI：Chase 的職涯轉折

Chase 的職涯路徑並不是一條直線。他從統計背景出發，最初對體育數據分析有濃厚興趣，但真正讓他踏入 AI 領域的，是他在 Kensho 和 Robust Intelligence 的工作經歷。

在 Kensho，Chase 負責的 entity linking 工作，本質上是一種知識圖譜建構任務。要把「Apple」這個詞，根據上下文判斷它是指蘋果公司、水果、還是地名。這需要結合自然語言處理、知識庫查詢、以及大量的資料清洗工作。Chase 在這裡學到的，不只是技術本身，更是如何設計一個可擴展的系統架構，讓不同模組可以靈活組合。

在 Robust Intelligence，Chase 面對的是另一個層次的挑戰：如何測試和驗證機器學習模型。當時 AI 模型已經開始進入生產環境，但工具鏈遠遠跟不上。開發者需要自己寫腳本來追蹤模型的預測結果、評估準確率、偵測資料漂移。每個團隊都在重複打造這些基礎設施，而且彼此之間幾乎沒有標準化的做法。

Chase 在 Robust Intelligence 期間最大的領悟是：「AI 開發的瓶頸不在模型本身，而在模型之外的所有東西。」 這個觀察後來成為 LangChain 設計哲學的核心：提供一個抽象層，讓開發者可以專注在應用邏輯上，而不是被基礎設施綁住。

LangChain 是怎麼誕生的？

2022 年，Harrison Chase 決定把他看到的這些重複模式提煉成一個開源工具。根據 GitHub 的提交紀錄，LangChain 的第一版程式碼是在 2022 年 10 月 16 日到 25 日之間完成的，總共只有 800 行 Python 程式碼。Chase 在幾天內建立了所有初始功能，包括 prompt 模板、LLM 包裝器、鏈式呼叫、記憶模組、以及與外部資料來源的整合介面。

2022 年 10 月 24 日，Chase 在 Twitter 上發出第一則關於 LangChain 的推文，宣布這個專案正式開源。當時的介紹非常簡單：「一個用來建構 LLM 應用的 Python 套件。」沒有華麗的行銷文案，沒有募資新聞稿，就只是一個工程師分享自己寫的工具。

但這個工具解決的問題太真實了。開發者們馬上理解 LangChain 的價值：你不再需要自己寫一堆 boilerplate code 來呼叫 OpenAI API、處理 token 限制、串接向量資料庫、管理對話記憶。LangChain 的設計哲學從一開始就很明確：不是要建立一個無所不包的平台，而是提供一組可組合的模組，讓開發者可以靈活組合出自己需要的應用。

開源發布後的幾週內，LangChain 在 GitHub 上迅速獲得關注。開發者們開始提交 issue、發 pull request、分享使用案例。Chase 幾乎每天都在回覆 GitHub issue，根據社群的反饋調整設計。

從個人專案到 AI 基礎設施：LangChain 的成長歷程

LangChain 從一個週末專案成長為估值超過 10 億美元的公司，整個過程只花了不到三年。關鍵時間軸：

• 2022 年 10 月：GitHub 開源，初始版本 800 行程式碼，支援 Python。社群反應熱烈。
• 2023 年 1 月：Chase 與共同創辦人 Ankush Gola 一起正式成立公司。
• 2023 年 4 月：公布由 Benchmark 領投的 $10M 種子輪融資。
• 2023 年中：由 Sequoia 領投的 $20M A 輪融資。
• 2023 年 7 月：LangSmith 推出 beta（可觀測性+評估+部署平台）。
• 2024 年初：LangGraph 推出，回應社群對更多自訂化控制的需求。
• 2025 年 10 月：LangChain 1.0 正式版發布（重大改版）。
• 2025 年底：Series B 融資 $1.25 億，估值 $12.5 億，正式成為獨角獸。

現在規模：月下載量 8000 萬次，超過 100 萬開發者，客戶涵蓋 Rippling、Vanta、Cloudflare、Replit、Harvey、LinkedIn、Uber、J.P. Morgan、BlackRock。

LangChain 生態系今天長什麼樣？

今天的 LangChain 已經不只是一個 Python 套件，而是一個包含多個產品的完整生態系：

LangChain（框架）

開源框架，支援 Python 和 JavaScript。提供統一的 LLM 介面（支援數十家模型供應商）、Prompt 模板、鏈式工作流程、記憶模組、外部工具整合、Agent 建構框架。

LangSmith（可觀測性平台）

商業產品，專為生產環境設計。提供追蹤（記錄每次 LLM 呼叫）、評估（自動測試 prompt 效果）、監控（即時監控效能和錯誤率）、版本管理、協作功能。

LangGraph（低階控制框架）

用圖（graph）的方式定義 agent 的工作流程，提供更細緻的狀態管理和錯誤處理能力。適合複雜的生產場景，讓開發者對執行流程有更多控制權。

Deep Agents（長任務處理）

最新組件，專門處理長時間、複雜的任務（如：分析整份財報、生成完整市場研究報告）。提供更強的狀態管理、進度追蹤、以及可靠的錯誤恢復機制。

誰在用 LangChain？

根據 LangChain 官方公布的資料，目前超過 100 萬名開發者使用 LangChain，客戶涵蓋各個產業：

• 科技公司：Replit（AI 程式碼助手）、Cloudflare（AI 產品整合）、LinkedIn（內部工具）
• 金融業：J.P. Morgan（知識管理與分析工具）、BlackRock（投資研究分析）
• 新創公司：Harvey（AI 法律助手）、Rippling（人力資源 AI）、Vanta（資安合規自動化）
• 其他：Uber（內部工具和客服系統）

這些案例橫跨科技、金融、法律、人力資源等不同領域，證明 LangChain 的設計確實足夠通用和靈活，可以適應各種不同的使用場景。

Harrison Chase 的下一步

根據 Chase 在最近的訪談和公開演講中的說法，他對 LangChain 的未來發展有清楚的方向：

持續強化 LangSmith

Chase 認為可觀測性和評估是 AI 應用從原型走向生產的最大瓶頸。LangSmith 的目標是成為完整的 agent 工程平台，讓團隊可以像管理傳統軟體一樣管理 AI 應用。

保持開放心態

Chase 多次強調：「未來 AI 系統的某些組件，現在我們可能還無法想像。」 因此 LangChain 的策略是保持模組化和開放性，讓社群可以持續貢獻新的整合和功能。

聚焦 Agent 運行時

Chase 認為下一個重要方向是 agent runtime（agent 運行時）：如何可靠地在生產環境執行 agent，包括狀態管理、錯誤恢復、資源控制、以及跨 agent 的協調機制。LangGraph 和 Deep Agents 都是朝這個方向的嘗試。

常見問題（FAQ）

Q1：Harrison Chase 是誰？

Harrison Chase 是 LangChain 的創辦人兼執行長。哈佛大學統計系畢業，曾在金融科技新創 Kensho 和機器學習公司 Robust Intelligence 工作。2022 年 10 月，他在一個週末寫出了 LangChain 的第一版，開源到 GitHub 後迅速獲得社群認可，三年內成長為估值 12.5 億美元的 AI 基礎設施公司。

Q2：LangChain 是什麼？

LangChain 是一個開源框架，用來建構 LLM（大型語言模型）應用。它提供一組可組合的模組，讓開發者可以快速建構 chatbot、agent、知識庫問答系統等 AI 應用。支援 Python 和 JavaScript，整合了數十家模型供應商（OpenAI、Anthropic、Google 等）。

Q3：LangChain 和 LangGraph 差在哪？

LangChain 是高階框架，適合快速原型開發。LangGraph 是低階控制框架，用圖的方式定義 agent 的工作流程，適合複雜的生產場景。簡單來說：LangChain 讓你快速開始，LangGraph 讓你精準控制，兩者可以搭配使用。

Q4：LangChain 適合什麼人用？

LangChain 適合任何想要建構 LLM 應用的開發者，不論是個人開發者、新創團隊還是大型企業。只要需要串接 LLM、管理 prompt、建構 agent、或整合外部資料來源，LangChain 都能提供幫助。

Q5：LangChain 現在有多少人用？

根據 LangChain 官方數據（2026 年），目前有超過 100 萬名開發者使用 LangChain，月下載量達到 8000 萬次。公司已完成 Series B 融資，估值 12.5 億美元，是 AI 基礎設施領域的獨角獸。

💡 總結：Harrison Chase 的故事證明了一件事：改變世界的工具，往往來自真實的痛點。LangChain 不是憑空想像出來的宏大願景，而是一位工程師看到重複低效的流程後，決定寫一個工具解決問題。如果你正在學習 AI 開發或想了解 AI 工具生態系的演化方向，LangChain 的故事絕對值得深入研究。

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