据TechCrunch最新报道，AI基础设施初创公司LangChain正在进行新一轮融资，估值约为10亿美元，由 风投机构IVP领投。这将使这家成立不到三年的公司跻身独角兽行列。 AI创业公司的估值神话仍在续写。 LangSmith的客户包括Klarna、Rippling和Replit等知名公司。该产品目前在新兴的LLM运营领域处于领 先地位，尽管也面临Langfuse和Helicone等规模较小的开源竞争对手的挑战。而这一估值跃升再一次反 映了AI基础设施领域的投资热潮。 从开源项目到商业化成功 LangChain的发展轨迹体现了AI时代创业公司的典型路径。该公司起源于2022年底Harrison Chase创建的 一个开源项目，Chase当时是机器学习初创公司Robust Intelligence的工程师。 在获得开发者广泛关注后，Chase将项目转化为商业公司。2023年4月，LangChain获得Benchmark领投的 1000万美元种子轮融资。一周后，红杉资本领投了2500万美元的A轮融资，当时公司估值为2亿美元。 据报道，LangChain的开源代码解决了早期大语言模型缺乏实时信息访问能力的问题 ...

上下文工程的核心概念 - 将LLM视为通用的、不确定的文本生成函数而非拟人化实体 强调其无状态特性 需通过输入文本来控制输出[4][5][8] - 上下文工程的核心在于构建有效输入文本系统 而非依赖单句"魔法咒语"式的提示词工程[9][11] - LLM被类比为新型操作系统 需要为其准备完整运行环境而非零散指令[13] 上下文工程的技术要素 - 采用自动化系统构建"信息流水线" 从多源自动抓取整合数据形成完整上下文[15][17] - 工具箱包含四大核心工具：指令下达、知识记忆管理、检索增强生成(RAG)、智能体自主查资料[19][21] - RAG技术通过知识库检索防止模型幻觉 确保回答基于事实[19] - 智能体技术实现动态信息获取 自主判断需求并整合多源数据[21] 工程实践方法论 - 采用科学实验式流程 分"从后往前规划"和"从前往后构建"两阶段实施[23][24][25] - 实施路径：明确输出目标→倒推所需输入→设计自动化生产系统[26] - 模块化开发流程：依次测试数据接口、搜索功能、打包程序 最终进行端到端系统测试[30] - LangChain生态提供实践支持 包括LangGraph和LangSmith等工具[29][31]