LangChain1.0智能体开发教程

大模型赋能的最强大应用之一，便是功能完善的问答（Q&A）聊天机器人。这类应用能够针对特定来源的信息回答问题，其核心技术是检索增强生成(RAG)。本文将通过一个实际例子带您了解两种不同的RAG实现模式。

智能体能自主决策任务的执行，但有时人工介入是必要的。LangChain提供了人工协作中间件支持智能体的人工介入功能。本文分享中断支持的决策类型、如何配置中断、如何响应中断、执行生命周期以及自定义逻辑

模型上下文协议（MCP）是一种开放协议，用于标准化应用程序向大模型（LLM）提供工具和上下文的方式。LangChain智能体可借助langchain-mcp-adapters库使用MCP服务工具。

构建智能体的难点在于如何让它们具备足够的可靠性。上下文工程是解决这个问题的关键钥匙。LangChain的智能体抽象层经过独特设计，为上下文工程的实施提供便利。中间件是实现上下文工程的重要手段。

基于LangChain1.0创建的智能体是运行在LangGraph的运行时（Runtime）之上。LangChain可以通过LangGraph对外暴露的运行时对象访问上下文、存储以及流写入器。

防护机制是所有基于大模型的部署方案中的关键组件。设计完善的防护机制，有助于管理数据隐私风险和声誉风险。LangChain通过中间件实现安全防护机制，帮助客户构建安全、合规的人工智能应用。

结构化输出能让智能体以特定、可预测的格式返回数据。用户只需设置所需的结构化输出模式（schema），LangChain的create_agent接口会自动处理结构化输出。理解原生策略和工具调用策略。

工具是智能体调用以执行操作的组件。它们通过让模型通过定义明确的输入和输出与世界交互来扩展模型功能。工具封装了一个可调用函数及其输入模式。这些可以传递给兼容的聊天模型，允许模型决定是否调用工具。

LangChain实现了一个流输出系统，用于呈现实时更新。 流输出对于提升基于大型语言模型（LLMs）构建的应用程序的响应性至关重要。流输出极大地改善了用户体验，尤其是在应对大型语言模型的延迟问题时。

2025 年 10 月 22 日，LangChain 官方团队宣布，LangChain 与 LangGraph 两大核心框架同步发布 1.0 版本。

在LangChain框架中，消息（Messages）是模型交互的核心载体，是对话模型的输入输出的标准形式。LangChain提供了标准化的内容块。这种抽象和设计有效降低了多模型集成的复杂度。

记忆系统对于智能体至关重要。它能够记录过往的互动信息、推断用户的偏好，维持连贯的交互语境。LangChain框架提供了开箱即用的记忆组件，同时开发者可根据有业务场景设定记忆管理策略。

LangChain提供了中间件这种高级抽象来控制和定制化智能体的执行过程。开发者通过中间件可以实现对智能体执行过程的精细化控制。开发者可以使用内置的中间件，也可以自定义中间件。最后总结了最佳实践经验。

本期与各位看官分享如何基于LangChain1.0开发Agent，了解LangChain1.0基本Agent的开发，并详细了解create_agent接口。

本文介绍了LangChain1.0中模型的基本使用方法、模型调用方法、模型流式输出和批量输出。LangChain提供了标准化的模型接口，支持用户在不同厂商模型之间灵活切换。