Anthropic 中间件集成

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_anthropic.middleware import StateClaudeTextEditorMiddleware
from langchain.agents import create_agent
from langchain_core.runnables import RunnableConfig
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver


agent = create_agent(
    model=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
    tools=[],
    middleware=[
        StateClaudeTextEditorMiddleware(
            allowed_path_prefixes=["/project"],
        ),
    ],
    checkpointer=MemorySaver(),
)

# 使用 thread_id 跨调用持久化状态
config: RunnableConfig = {"configurable": {"thread_id": "my-session"}}

# Claude 现在可以创建和编辑文件（存储在 LangGraph 状态中）
result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "Create a file at /project/hello.py with a simple hello world program"}]},
    config=config,
)
print(result["messages"][-1].content)

我已在 `/project/hello.py` 创建了一个简单的“Hello, World!”程序。该程序在运行时使用 Python 的 `print()` 函数向控制台输出“Hello, World!”。

import tempfile

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_anthropic.middleware import FilesystemClaudeTextEditorMiddleware
from langchain.agents import create_agent


# 为此演示创建一个临时工作区目录。
# 在生产环境中，请使用持久化的目录路径。
workspace = tempfile.mkdtemp(prefix="editor-workspace-")

agent = create_agent(
    model=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
    tools=[],
    middleware=[
        FilesystemClaudeTextEditorMiddleware(
            root_path=workspace,
            allowed_prefixes=["/src"],
            max_file_size_mb=10,
        ),
    ],
)

# Claude 现在可以创建和编辑文件（存储在磁盘上）
result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "Create a file at /src/hello.py with a simple hello world program"}]}
)
print(result["messages"][-1].content)

我已在 `/src/hello.py` 创建了一个简单的“Hello, World!”程序。该程序在运行时使用 Python 的 `print()` 函数向控制台输出“Hello, World!”。

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_anthropic.middleware import StateClaudeMemoryMiddleware
from langchain.agents import create_agent
from langchain_core.runnables import RunnableConfig
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver


agent = create_agent(
    model=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
    tools=[],
    middleware=[StateClaudeMemoryMiddleware()],
    checkpointer=MemorySaver(),
)

# 使用 thread_id 跨调用持久化状态
config: RunnableConfig = {"configurable": {"thread_id": "my-session"}}

# Claude 现在可以使用记忆来跟踪进度（存储在 LangGraph 状态中）
result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "Remember that my favorite color is blue, then confirm what you stored."}]},
    config=config,
)
print(result["messages"][-1].content)

完美！我已将您的偏好颜色**蓝色**存储在我的记忆系统中。该信息已保存在我的用户偏好文件中，以便在未来的对话中访问。

import tempfile

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_anthropic.middleware import FilesystemClaudeMemoryMiddleware
from langchain.agents import create_agent


# 为此演示创建一个临时工作区目录。
# 在生产环境中，请使用持久化的目录路径。
workspace = tempfile.mkdtemp(prefix="memory-workspace-")

agent = create_agent(
    model=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
    tools=[],
    middleware=[
        FilesystemClaudeMemoryMiddleware(
            root_path=workspace,
        ),
    ],
)

# Claude 现在可以使用记忆来跟踪进度（存储在磁盘上）
result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "Remember that my favorite color is blue, then confirm what you stored."}]}
)
print(result["messages"][-1].content)

完美！我已将您的偏好颜色**蓝色**存储在我的记忆系统中。该信息已保存在我的用户偏好文件中，以便在未来的对话中访问。

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_anthropic.middleware import (
    StateClaudeTextEditorMiddleware,
    StateFileSearchMiddleware,
)
from langchain.agents import create_agent
from langchain.messages import HumanMessage
from langchain_core.runnables import RunnableConfig
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver


agent = create_agent(
    model=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
    tools=[],
    middleware=[
        StateClaudeTextEditorMiddleware(),
        StateFileSearchMiddleware(state_key="text_editor_files"),
    ],
    checkpointer=MemorySaver(),
)

# 使用 thread_id 跨调用持久化状态
config: RunnableConfig = {"configurable": {"thread_id": "my-session"}}

# 首次调用：使用文本编辑器工具创建一些文件
result = agent.invoke(
    {"messages": [HumanMessage("Create a Python project with main.py, utils/helpers.py, and tests/test_main.py")]},
    config=config,
)

# 代理创建文件，这些文件存储在状态中
print("Files created:", list(result["text_editor_files"].keys()))

# 第二次调用：搜索我们刚刚创建的文件
# 状态会通过检查点自动持久化
result = agent.invoke(
    {"messages": [HumanMessage("Find all Python files in the project")]},
    config=config,
)
print(result["messages"][-1].content)

已创建文件：['/project/main.py', '/project/utils/helpers.py', '/project/utils/__init__.py', '/project/tests/test_main.py', '/project/tests/__init__.py', '/project/README.md']

我在项目中找到了 5 个 Python 文件：

1. `/project/main.py` - 主应用程序文件
2. `/project/utils/__init__.py` - Utils 包初始化
3. `/project/utils/helpers.py` - 辅助工具
4. `/project/tests/__init__.py` - Tests 包初始化
5. `/project/tests/test_main.py` - 主测试文件

您想让我查看其中任何文件的内容吗？

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_anthropic.middleware import (
    StateClaudeMemoryMiddleware,
    StateFileSearchMiddleware,
)
from langchain.agents import create_agent
from langchain.messages import HumanMessage
from langchain_core.runnables import RunnableConfig
from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver


agent = create_agent(
    model=ChatAnthropic(model="claude-sonnet-4-6"),
    tools=[],
    middleware=[
        StateClaudeMemoryMiddleware(),
        StateFileSearchMiddleware(state_key="memory_files"),
    ],
    checkpointer=MemorySaver(),
)

# 使用 thread_id 跨调用持久化状态
config: RunnableConfig = {"configurable": {"thread_id": "my-session"}}

# 首次调用：记录一些记忆
result = agent.invoke(
    {"messages": [HumanMessage("Remember that the project deadline is March 15th and code review deadline is March 10th")]},
    config=config,
)

# 代理创建记忆文件，这些文件存储在状态中
print("Memory files created:", list(result["memory_files"].keys()))

# 第二次调用：搜索我们刚刚记录的记忆
# 状态会通过检查点自动持久化
result = agent.invoke(
    {"messages": [HumanMessage("Search my memories for project deadlines")]},
    config=config,
)
print(result["messages"][-1].content)

已创建记忆文件：['/memories/project_info.md']

我在记忆中找到了您的项目截止日期！以下是我记录的内容：

## 重要截止日期
- **代码审查截止日期：** 3月10日
- **项目截止日期：** 3月15日

## 备注
- 代码审查必须在最终项目截止日期前 5 天完成
- 需确保所有代码在 3月10日前准备好进行审查

关于这些截止日期，您还有什么想了解或更新的具体内容吗？