LangChain v1 新特性

LangChain v1 是一个专注、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

在 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

一个新的 contentBlocks 属性，提供对所有提供商现代 LLM 功能的统一访问。

精简的包

langchain 包已精简，专注于智能体的核心构建模块，遗留功能已移至 @langchain/classic。

要升级，请运行：

bash npm npm install langchain @langchain/core  bash pnpm pnpm     install langchain @langchain/core  bash yarn yarn add langchain     @langchain/core  bash bun bun add langchain @langchain/core 

完整的变更列表，请参阅迁移指南。

`createAgent`

createAgent 是 LangChain 1.0 中构建智能体的标准方式。它提供了比从 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 构建在基本的智能体循环之上——调用模型，让其选择要执行的工具，然后在它不再调用工具时结束：

更多信息，请参阅智能体。

中间件

中间件是 createAgent 的定义性特性。它使 createAgent 高度可定制，提升了你能构建的上限。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，帮助你控制动态提示、对话摘要、选择性工具访问、状态管理和防护栏。

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：在发送给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"],
        },
      },
    }),
  ],
});

自定义中间件

你也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`	调用智能体之前	加载记忆、验证输入
`beforeModel`	每次 LLM 调用之前	更新提示、修剪消息
`wrapModelCall`	围绕每次 LLM 调用	拦截并修改请求/响应
`wrapToolCall`	围绕每次工具调用	拦截并修改工具执行
`afterModel`	每次 LLM 响应之后	验证输出、应用防护栏
`afterAgent`	智能体完成后	保存结果、清理

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-5.4", 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。

构建在 LangGraph 之上

因为 createAgent 构建在 LangGraph 之上，你自动获得对长时间运行和可靠智能体的内置支持，通过：

持久化

对话通过内置检查点自动跨会话持久化

流式传输

实时流式传输令牌、工具调用和推理轨迹

Human in the Loop

在敏感操作前暂停智能体执行以供人类批准

时间旅行

将对话回退到任何点，并探索替代路径和提示

你无需学习 LangGraph 即可使用这些功能——它们开箱即用。

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：模型可以在调用工具或使用提供商端结构化输出生成之间进行选择
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-5.4-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
多次工具调用：模型为结构化输出模式生成 2 个或更多工具调用

标准内容块

1.0 版本已适用于大多数包。目前只有以下包支持新的内容块：

langchain
@langchain/core
@langchain/anthropic
@langchain/openai

计划对内容块提供更广泛的支持。

优势

提供商无关：使用相同的 API 访问推理轨迹、引用、内置工具（网络搜索、代码解释器等）和其他功能，无论提供商如何
类型安全：所有内容块类型的完整类型提示
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。

精简的包

LangChain v1 精简了 langchain 包命名空间，专注于智能体的核心构建模块。该包仅公开最有用和相关的功能：其中大部分为了方便从 @langchain/core 重新导出，这为你提供了一个专注于构建智能体的 API 表面。

`@langchain/classic`

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

`@langchain/classic` 中包含什么

遗留链和链实现
检索器
索引 API
@langchain/community 导出
其他已弃用的功能

如果你使用其中任何功能，请安装 @langchain/classic：

bash npm npm install @langchain/classic  bash pnpm pnpm install     @langchain/classic  bash yarn yarn add @langchain/classic  bash     bun bun add @langchain/classic 

然后更新你的导入：

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

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

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持久化

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Human in the Loop

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