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LangChain v1 是一个专注于生产就绪的智能体构建基础框架。 我们围绕三个核心改进对框架进行了精简：

createAgent

LangChain 中构建智能体的新标准方式，用更简洁、更强大的 API 取代了 LangGraph 中的 createReactAgent。

标准内容块

新增 contentBlocks 属性，为所有提供商提供对现代 LLM 功能的统一访问。

简化包

langchain 包已精简，专注于智能体的基本构建块，遗留功能已移至 @langchain/classic。
要升级，请运行： 
npm install langchain @langchain/core
有关完整更改列表，请参阅迁移指南。

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createAgent

createAgent 是 LangChain 1.0 中构建智能体的标准方式。它提供了比 LangGraph 导出的预构建 createReactAgent 更简单的接口，同时通过使用中间件提供了更大的自定义潜力。 
import { createAgent } from "langchain";

const agent = createAgent({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  tools: [getWeather],
  systemPrompt: "You are a helpful assistant.",
});

const result = await agent.invoke({
  messages: [
    { role: "user", content: "What is the weather in Tokyo?" },
  ],
});

console.log(result.content);
在底层，createAgent 建立在基本智能体循环之上——调用模型，让其选择要执行的工具，然后在不再调用工具时结束：
Core agent loop diagram
更多信息，请参阅智能体。

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中间件

中间件是 createAgent 的定义性功能。它使 createAgent 高度可定制，提高了可构建内容的上限。 优秀的智能体需要上下文工程：在正确的时间将正确的信息提供给模型。中间件通过可组合的抽象帮助您控制动态提示、对话摘要、选择性工具访问、状态管理和防护栏。

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预构建中间件

LangChain 提供了一些用于常见模式的预构建中间件，包括：
  • summarizationMiddleware：当对话历史过长时进行压缩
  • humanInTheLoopMiddleware：要求对敏感工具调用进行批准
  • piiRedactionMiddleware：在发送到模型之前编辑敏感信息
import {
  createAgent,
  summarizationMiddleware,
  humanInTheLoopMiddleware,
  piiRedactionMiddleware,
} from "langchain";

const agent = createAgent({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  tools: [readEmail, sendEmail],
  middleware: [
    piiRedactionMiddleware({ patterns: ["email", "phone", "ssn"] }),
    summarizationMiddleware({
      model: "claude-sonnet-4-6",
      trigger: { tokens: 500 },
    }),
    humanInTheLoopMiddleware({
      interruptOn: {
        sendEmail: {
          allowedDecisions: ["approve", "edit", "reject"],
        },
      },
    }),
  ],
});

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自定义中间件

您还可以构建自定义中间件以满足特定需求。 通过使用 createMiddleware 函数实现以下任何钩子来构建自定义中间件：
钩子运行时机用例
beforeAgent在调用智能体之前加载内存、验证输入
beforeModel在每次 LLM 调用之前更新提示、修剪消息
wrapModelCall在每次 LLM 调用周围拦截和修改请求/响应
wrapToolCall在每次工具调用周围拦截和修改工具执行
afterModel在每次 LLM 响应后验证输出、应用防护栏
afterAgent在智能体完成后保存结果、清理
Middleware flow diagram
自定义中间件示例： 
import { createMiddleware } from "langchain";

const contextSchema = z.object({
  userExpertise: z.enum(["beginner", "expert"]).default("beginner"),
})

const expertiseBasedToolMiddleware = createMiddleware({
  wrapModelCall: async (request, handler) => {
    const userLevel = request.runtime.context.userExpertise;
    if (userLevel === "expert") {
      const tools = [advancedSearch, dataAnalysis];
      return handler(
        request.replace("openai:gpt-5", tools)
      );
    }
    const tools = [simpleSearch, basicCalculator];
    return handler(
      request.replace("openai:gpt-5-nano", tools)
    );
  },
});

const agent = createAgent({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  tools: [simpleSearch, advancedSearch, basicCalculator, dataAnalysis],
  middleware: [expertiseBasedToolMiddleware],
  contextSchema,
});
更多信息，请参阅完整的中间件指南。

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基于 LangGraph 构建

因为 createAgent 是基于 LangGraph 构建的，您会自动获得对长期运行和可靠智能体的内置支持：

持久化

对话会自动在会话间持久化，并具有内置检查点

流式传输

实时流式传输令牌、工具调用和推理跟踪

人机回环

在敏感操作之前暂停智能体执行以进行人工批准

时间旅行

将对话回退到任意点并探索替代路径和提示
您无需学习 LangGraph 即可使用这些功能——它们开箱即用。

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结构化输出

createAgent 改进了结构化输出生成：
  • 主循环集成：结构化输出现在在主循环中生成，而无需额外的 LLM 调用
  • 结构化输出策略：模型可以选择调用工具或使用提供商端的结构化输出生成
  • 成本降低：消除了额外 LLM 调用带来的额外费用
import { createAgent } from "langchain";
import * as z from "zod";

const weatherSchema = z.object({
  temperature: z.number(),
  condition: z.string(),
});

const agent = createAgent({
  model: "gpt-4.1-mini",
  tools: [getWeather],
  responseFormat: weatherSchema,
});

const result = await agent.invoke({
  messages: [
    { role: "user", content: "What is the weather in Tokyo?" },
  ],
});

console.log(result.structuredResponse);
错误处理：通过 ToolStrategy 的 handleErrors 参数控制错误处理：
  • 解析错误：模型生成的数据与所需结构不匹配
  • 多个工具调用：模型为结构化输出模式生成 2 个或更多工具调用

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标准内容块

1.0 版本适用于大多数包。目前只有以下包支持新内容块：
  • langchain
  • @langchain/core
  • @langchain/anthropic
  • @langchain/openai
计划为内容块提供更广泛的支持。

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优势

  • 提供商无关：使用相同的 API 访问推理跟踪、引用、内置工具（网络搜索、代码解释器等）以及其他功能，无论提供商如何
  • 类型安全：所有内容块类型都有完整的类型提示
  • 向后兼容：标准内容可以延迟加载，因此没有相关的破坏性更改
更多信息，请参阅我们的内容块指南。

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简化包

LangChain v1 精简了 langchain 包命名空间，专注于智能体的基本构建块。该包仅暴露最有用和相关的功能： 其中大部分是从 @langchain/core 重新导出的，以便于使用，这为您提供了用于构建智能体的集中式 API 表面。

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@langchain/classic

遗留功能已移至 @langchain/classic，以保持核心包精简和专注。

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@langchain/classic 中的内容

如果您使用任何此功能，请安装 @langchain/classic： 
npm install @langchain/classic
然后更新您的导入： 
import { ... } from "langchain";
import { ... } from "@langchain/classic";

import { ... } from "langchain/chains";
import { ... } from "@langchain/classic/chains";

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报告问题

请在 GitHub 上使用 'v1' 标签 报告在 1.0 中发现的任何问题。

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