LangChain устал. Пришел RLM-Toolkit
LangChain был королем. Три года назад. Сейчас это монстр с 150 зависимостями, который тянет за собой пол-интернета. Каждый второй разработчик LLM-агентов проклинает его сложность. И вот в 2025 году появился RLM-Toolkit — не очередной клон, а инструмент с другой философией. Если LangChain — это швейцарский нож, то RLM-Toolkit — хирургический скальпель. Заточенный под одну задачу: агенты, которые не теряют контекст через 10 минут работы.
Что такое RLM-Toolkit на самом деле?
Это не просто обертка вокруг API. Архитектура построена вокруг двух ключевых технологий, которые и делают его уникальным.
H-MEM: память, которая не сбрасывается
Hierarchical Memory — иерархическая память. Звучит сложно, но работает просто. Вместо того чтобы хранить весь контекст в одном плоском буфере (как делает LangChain), H-MEM создает уровни:
- Рабочая память — то, что агент использует прямо сейчас (похоже на обычный контекст LLM)
- Краткосрочная память — последние 100-200 взаимодействий, доступных для быстрого поиска
- Долгосрочная память — все, что было когда-либо, хранится в векторной базе с семантическим поиском
Практический результат: агент помнит, что вы обсуждали с ним три дня назад. Не просто «помнит факт», а сохраняет контекст разговора. В LangChain для этого нужно городить кастомные цепи и надеяться, что ретривер что-то найдет.
InfiniRetri: поиск в 10 миллионах токенов без тормозов
В LangChain стандартный ретривер начинает захлебываться на 50-100 тысячах токенов. InfiniRetri в RLM-Toolkit спокойно работает с 10+ миллионами. Как? Вместо того чтобы искать по всему индексу каждый раз, система использует иерархические индексы и приближенный поиск, который жертвует точностью 0.001% ради скорости в 100 раз выше.
Для большинства приложений разницы нет. Но когда ваш агент работает с документацией на 5000 страниц или историей чата за месяц, это критично. Подробнее о работе с огромным контекстом мы писали в гайде по RLM-Toolkit.
Внимание: InfiniRetri требует FAISS или аналогичной векторной базы. На CPU с большими объемами может быть медленным. RLM-Toolkit рекомендует GPU для инференса, особенно с моделями типа Llama 3.1 405B или новым GPT-5.
287 интеграций против 500+
LangChain хвастается 500+ интеграциями. RLM-Toolkit скромно заявляет о 287. Но цифры лгут.
В LangChain половина «интеграций» — это устаревшие обертки для API, которые не обновлялись с 2023 года. Попробуйте использовать интеграцию с Jira — получите ошибку из-за изменения API Atlassian в 2024.
RLM-Toolkit проверяет каждую интеграцию на актуальность раз в месяц. Если API меняется, интеграция помечается как deprecated до обновления. Меньше — значит надежнее.
Сравнительная таблица: холодные факты
| Критерий | RLM-Toolkit 2.1 (2026) | LangChain 0.2.3 (2026) |
|---|---|---|
| Максимальный контекст | 10M+ токенов с InfiniRetri | Теоретически неограничен, на практике 128K-1M с тормозами |
| Архитектура памяти | H-MEM (иерархическая) | Плоская или кастомные реализации |
| Интеграции (рабочие) | 287 проверенных | ~150 из 500+ актуальны |
| Observability | Встроенная поддержка OpenTelemetry, 9 бэкендов | LangSmith (проприетарный) или кастом |
| Безопасность | Защита от prompt injection на уровне архитектуры | Нет встроенной, нужны внешние решения |
| Кривая обучения | Крутая, но короткая (2-3 дня) | Пологая, но длинная (недели) |
| Производительность | Оптимизировано под долгоживущих агентов | Хороша для коротких цепочек |
Observability: LangSmith против OpenTelemetry
LangChain предлагает LangSmith — проприетарную систему мониторинга. Работает отлично, но стоит денег и привязывает к экосистеме.
RLM-Toolkit с самого начала пошел другим путем: нативная поддержка OpenTelemetry. Вы можете отправлять метрики, трейсы и логи в Datadog, New Relic, Grafana, или даже в самописную систему. Из коробки есть 9 конфигов для популярных бэкендов.
Для enterprise-разработки это решающее преимущество. Никто не хочет менять всю систему мониторинга из-за фреймворка LLM-агентов.
Когда RLM-Toolkit выстреливает, а когда проваливается
Идеальные сценарии для RLM-Toolkit
- Долгоживущие агенты — поддержка клиентов, персональные ассистенты, которые работают неделями
- Работа с огромными документами — анализ кодобазы, технической документации, юридических текстов
- Требования к безопасности — финансовые, медицинские приложения, где prompt injection недопустим
- Существующий стек observability — когда уже используете OpenTelemetry и не хотите LangSmith
Когда лучше остаться на LangChain
- Быстрые прототипы — нужно за час сделать демку для инвестора
- Экзотические интеграции — нужна поддержка какого-нибудь legacy ERP из 90-х (в RLM-Toolkit ее точно нет)
- Уже есть тонны кода на LangChain — миграция будет болезненной
- Образовательные проекты — больше туториалов, сообщество больше
Миграция с LangChain: больно или нет?
Прямого конвертера нет. Но архитектура RLM-Toolkit намеренно сделана похожей на LangChain в ключевых моментах, чтобы уменьшить боль.
Основные изменения:
- Цепи (Chains) становятся Агентами (Agents) с явным состоянием
- Память переезжает с ConversationBufferMemory на H-MEM
- Ретриверы заменяются на InfiniRetri (если работаете с большими данными)
- Интеграции переписываются — но многие API похожи
Команда RLM-Toolkit утверждает, что миграция средней сложности занимает 2-3 человеко-дня. На практике — неделя, если не учитывать тестирование. Но результат того стоит: агенты перестают «забывать» контекст через 10 сообщений.
Кому сейчас переходить на RLM-Toolkit?
Трем типам разработчиков:
- Те, кто устал от memory leaks в LangChain — когда агент внезапно начинает говорить ерунду на 50-м сообщении
- Enterprise-разработчики — которым нужна безопасность и интеграция с корпоративным стеком мониторинга
- Создатели нишевых продуктов — где конкурентное преимущество в работе с огромным контекстом (юристы, исследователи, аналитики)
Если вы делаете простого чат-бота для сайта — не трогайте. LangChain справится. Если строите агента, который должен анализировать 100-страничные отчеты и помнить обсуждение каждой страницы — RLM-Toolkit ваш выбор.
Проверьте свой use-case. Самый простой тест: если ваш агент работает дольше 30 минут в одной сессии или обрабатывает документы больше 100 страниц — пробуйте RLM-Toolkit. Если нет — вы зря потратите время.
Что будет дальше?
LangChain не умрет. Слишком большая инерция. Но его доля на рынке профессиональных LLM-агентов будет сокращаться. К концу 2026, по моим прогнозам, RLM-Toolkit займет 30-40% рынка enterprise-решений для долгоживущих агентов.
Основная битва развернется вокруг стандартов observability. LangChain может открыть LangSmith или добавить поддержку OpenTelemetry. Если этого не произойдет — миграция ускорится.
Мой совет: начните с малого. Возьмите один не критичный проект и перепишите его на RLM-Toolkit. Оцените разницу. Если вы работаете с большими контекстами, разница будет как между велосипедом и спортивной машиной. Если нет — возможно, вам хватит и велосипеда.
А если хотите глубоко разобраться в архитектуре таких систем, посмотрите статью про System 2 архитектуру — там объясняются принципы, на которых построен H-MEM.
