LangGraph 1.0 深度解读：生产级 Agent 的里程碑LangGraph 1.0 的发布标志着 AI Age

引言：为什么 LangGraph 1.0 至关重要？
- Agent 开发的痛点：不可控、不可观测、不可持久化。
- 1.0 的核心承诺：稳定性、持久性、控制力。
核心架构升级：稳定压倒一切
- “零破坏性变更”承诺。
- 核心原语的定型：State, Nodes, Edges。
重磅新功能一：原生持久化与“时间旅行” (Durable State)
- Checkpointer 机制详解。
- 实战：如何配置 Postgres/SQLite Checkpointer。
- API 深度解析：thread_id 与状态快照。
重磅新功能二：人机协同 (Human-in-the-Loop) 的终极形态
- 新的 interrupt() API 详解。
- Command 原语与 resume 机制。
- 实战场景：敏感操作的“断点续传”与人工审批流。
架构剧变：从 create_react_agent 到 langchain.agents.create_agent
- 为什么要弃用 langgraph.prebuilt？
- LangChain 1.0 与 LangGraph 1.0 的关系：分层架构。
- 迁移指南：一步步修改你的代码。
全新概念：Middleware（中间件）—— Agent 的“插件系统”
- Middleware 的工作原理：洋葱模型。
- 核心 Hooks：before_model, after_model, modify_model_request。
- 实战：编写一个“自动摘要”和“PII 过滤”中间件。
数据标准化：Standard Content Blocks (标准内容块)
- 解决“模型碎片化”的痛点。
- 统一的 content_blocks 结构详解。
- 如何处理推理 (Reasoning) 与工具调用 (Tool Calls)。
状态管理：告别 Pydantic，拥抱 TypedDict
- AgentState 的演进。
- 为什么 Pydantic 状态被移除了？
- 如何在 Middleware 中通过 Schema 验证数据。
流式输出 (Streaming) 的增强
- stream_mode="updates" vs stream_mode="messages"。
- 实时获取 Token 与工具状态。
总结与展望

1. 引言：为什么 LangGraph 1.0 至关重要？

在过去的一年里，我们见证了 AI Agent 从实验室的 Jupyter Notebook 走向了企业的生产环境。然而，这一过程充满了痛苦。开发者发现，用简单的 Chain 串联起来的 Agent 脆弱不堪：网络抖动会导致任务丢失，上下文过长会导致模型“发疯”，更可怕的是，当 Agent 决定执行一个危险操作（比如“删除数据库”）时，人类往往来不及阻止。

LangGraph 的出现最初就是为了解决“循环”和“控制流”的问题。而 LangGraph 1.0 则更进一步，它不再仅仅是一个图计算库，它定义了一个**Agent Runtime（代理运行时）**标准。

1.0 的核心关键词是：Stability（稳定性）。 官方明确承诺，核心 API（State, Nodes, Edges）将保持长期稳定，不再会有那种“睡一觉起来代码跑不通了”的恐惧。这对于企业级应用来说，是最大的利好。

2. 核心架构升级：稳定压倒一切

在深入新功能之前，我们必须强调 LangGraph 1.0 的设计哲学。

核心原语的定型

在 0.x 时代，我们可能经历过图定义方式的微调。但在 1.0 中，以下三个概念被永久固化：

State (状态)：Agent 的大脑，通常是一个 TypedDict。所有的组件（Nodes）都通过读写这个状态来通信。
Nodes (节点)：执行具体逻辑的函数（Python 函数）。
Edges (边)：控制流，决定下一个运行哪个节点。

这种设计的精妙之处在于它的透明性。不像某些框架将 Agent 封装成一个黑盒（Black Box），LangGraph 强迫你画出 Agent 的“思维导图”。

3. 重磅新功能一：原生持久化与“时间旅行” (Durable State)

这是 LangGraph 1.0 最具杀伤力的特性。在生产环境中，服务器重启、网络中断是常态。如果你的 Agent 正在执行一个长达 30 步的任务，而在第 29 步服务器挂了，1.0 之前的系统通常意味着“从头再来”。

LangGraph 1.0 引入了原生持久化（Native Persistence）。

Checkpointer 机制详解

Checkpointer 是一个保存每一“步”（Super-step）状态快照的组件。

新增 API:

MemorySaver: 用于开发和测试的内存持久化。
SqliteSaver / PostgresSaver: 生产级的数据库持久化。

代码实战：配置持久化

# 1.0 以前你需要自己手写数据库逻辑
# LangGraph 1.0 写法：

from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver
from langgraph.graph import StateGraph

# 初始化 Checkpointer
checkpointer = MemorySaver()

# 构建图
builder = StateGraph(MyState)
# ... 添加节点和边 ...

# 编译时传入 checkpointer
graph = builder.compile(checkpointer=checkpointer)

# 运行时传入 thread_id
config = {"configurable": {"thread_id": "user-session-123"}}
graph.invoke(inputs, config=config)

深入理解 thread_id thread_id 是持久化的核心钥匙。只要你提供了相同的 thread_id，LangGraph 就会自动去数据库里查找上一次的状态，并从那里继续。这不仅实现了“断点续传”，还实现了“长期记忆”。

“时间旅行” (Time Travel) LangGraph 1.0 的持久化不仅仅是“保存”。由于它保存了每一步的快照，你可以通过 API 查询历史状态，甚至让 Agent “回滚”到之前的某一步，修改状态，然后走一条不同的路径。这在调试复杂 Agent 行为时是上帝视角的体验。

4. 重磅新功能二：人机协同 (Human-in-the-Loop) 的终极形态

Agent 不应该是脱缰的野马。LangGraph 1.0 将“人机协同”提升为一等公民（First-class Citizen）。

新增 API：`interrupt()`

在 1.0 之前，实现“暂停”往往需要复杂的逻辑判断（例如抛出异常或设置特殊标志位）。现在，你可以直接在 Node 内部调用 interrupt。

代码实战：敏感操作审批

from langgraph.types import interrupt, Command

def human_approval_node(state: AgentState):
    tool_call = state['tool_calls'][0]
    
    # 核心 API：interrupt
    # 程序运行到这里会立即挂起，并将当前状态保存到 Checkpointer
    # 参数是返回给前端/用户的提示信息
    user_decision = interrupt(f"Agent 想要执行操作: {tool_call}。是否批准？")
    
    # 当 Agent 被“恢复”时，user_decision 将包含用户输入的数据
    if user_decision == "approve":
        return Command(goto="execute_tool")
    else:
        return Command(goto="reject_tool")

恢复执行：`Command` 与 `resume`

当 interrupt 被触发后，Agent 处于“挂起”状态。要恢复它，你需要再次调用 invoke 或 stream，并传入 Command 对象。

# 第一次运行，触发 interrupt
graph.invoke(..., config=thread_config) 
# 输出：__interrupt__: "Agent 想要执行操作..."

# 用户点击“批准”按钮后，恢复运行
# 注意：我们不需要重新输入之前的消息，只需要提供 resume 的值
graph.invoke(
    Command(resume="approve"), 
    config=thread_config
)

这种模式彻底改变了 HITL（Human-in-the-Loop）的开发体验，使得构建复杂的审批流变得像写同步代码一样简单。

5. 架构剧变：从 `create_react_agent` 到 `langchain.agents.create_agent`

这是 1.0 版本中最大的 Deprecation（弃用） 和迁移点。

发生了什么变化？

旧世界 (LangGraph 0.x): 我们经常使用 langgraph.prebuilt.create_react_agent 来快速创建一个 ReAct Agent。
新世界 (LangGraph 1.0 + LangChain 1.0): 这个功能被移动并增强到了 langchain.agents.create_agent。

为什么？ langgraph 定位为底层的运行时（Runtime），它只关心图的执行。而 create_react_agent 包含了很多关于 Prompt、Model 选择的高级逻辑，这些属于应用层，因此被移入 langchain。

迁移代码对比

旧代码 (Deprecated):

from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI()
# 旧版可以通过 state_modifier 修改 Prompt，比较隐晦
agent = create_react_agent(model, tools, state_modifier="You are a helpful assistant")

新代码 (LangGraph 1.0 / LangChain 1.0):

from langchain.agents import create_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI()

# 新版 API 更加清晰，支持 system_prompt 参数
agent = create_agent(
    model=model, 
    tools=tools, 
    system_prompt="You are a helpful assistant"
)

这看起来只是改了个名字，但背后引入了强大的 Middleware 系统（见下文）。

6. 全新概念：Middleware（中间件）—— Agent 的“插件系统”

这是 LangGraph 1.0 配合 LangChain 1.0 推出的最激动人心的功能之一。如果你熟悉 Web 开发（如 Express.js 或 Django），你会秒懂 Middleware。

在 Agent 的运行循环中（思考 -> 行动 -> 观察），我们经常需要插入一些通用逻辑，比如：

日志记录：记录每一次 LLM 的输入输出。
上下文管理：当对话太长时，自动触发摘要。
安全过滤：在 LLM 发出请求前，检测是否包含敏感信息（PII）。

在 1.0 之前，这些逻辑往往要硬编码在 Node 里，导致业务逻辑与基础设施代码耦合。

Middleware 架构

Middleware 提供了三个核心 Hooks（钩子）：

before_model: 在调用 LLM 之前触发。可以修改 Prompt，或者直接返回结果（缓存）。
after_model: 在 LLM 返回结果后触发。可以修改输出，或者阻断执行。
modify_model_request: 专门用于修改发给 LLM 的参数。

实战：编写一个“自动摘要”中间件

from langchain.agents.middleware import Middleware

class AutoSummarizeMiddleware(Middleware):
    def before_model(self, state, config):
        messages = state['messages']
        if len(messages) > 10:
            # 逻辑：如果消息超过10条，生成摘要并替换历史记录
            summary = summarize_chain.invoke(messages)
            # 修改状态，缩短上下文
            return {"messages": [summary] + messages[-2:]}
        return None

# 使用中间件
agent = create_agent(
    model, 
    tools, 
    middleware=[AutoSummarizeMiddleware()]
)

官方还提供了内置的中间件，如 PIIMiddleware（敏感信息过滤）和 HumanInTheLoopMiddleware。

7. 数据标准化：Standard Content Blocks (标准内容块)

在 Agent 开发中，不同模型提供商（OpenAI, Anthropic, Gemini）对“工具调用”、“思维链（Chain of Thought）”的返回格式定义各不相同。这导致开发者要写大量的 if/else 来适配。

LangChain / LangGraph 1.0 引入了 Standard Content Blocks。

无论底层用的是 Claude 还是 GPT-4，所有的 Message 对象现在都有一个统一的 .content_blocks 属性。

结构示例

[
  {
    "type": "reasoning",
    "reasoning": "用户想要查询天气，我应该使用 weather_tool...",
    "text": null
  },
  {
    "type": "tool_call",
    "name": "weather_tool",
    "args": {"city": "Beijing"},
    "id": "call_12345"
  }
]

新增 API:

message.content_blocks: 惰性解析的标准化内容列表。
这使得你可以编写一套代码，无缝切换 OpenAI 和 Anthropic 的模型，而不用担心解析逻辑崩溃。

8. 状态管理：告别 Pydantic，拥抱 TypedDict

在 LangGraph 早期版本，我们经常争论 State 应该用 Pydantic Model 还是 TypedDict。 1.0 做出了裁决：AgentState 默认且推荐使用 TypedDict。

为什么？ Pydantic 虽然验证功能强大，但在图的流转中（尤其涉及状态合并、Reducer 逻辑时），其严格的校验机制往往会带来不必要的运行时错误。

新最佳实践：

定义 State 使用 TypedDict。
如果需要数据校验（Validation），请将其放入 Middleware 或 Tool 的定义中，而不是放在全局 State 里。

代码变更：

# Deprecated / 不推荐
# class MyState(BaseModel):
#     messages: list[BaseMessage]

# 推荐 (LangGraph 1.0)
from typing import TypedDict, Annotated
from langgraph.graph.message import add_messages

class MyState(TypedDict):
    # 使用 Annotated 和 add_messages reducer 是标准范式
    messages: Annotated[list, add_messages]
    user_info: dict

9. 流式输出 (Streaming) 的增强

Agent 的响应速度往往较慢，因此流式输出是提升用户体验的关键。LangGraph 1.0 对 stream 方法进行了精细化控制。

关键模式 (stream_mode):

values: 每次状态更新时，流式返回完整的 State。适合调试。
updates: 仅流式返回增量更新的部分（即 Node 返回的那个 dict）。带宽占用小，适合生产。
messages: 专门用于流式传输 LLM 的 Token。这是实现“打字机效果”的核心。

代码示例：

# 同时获取状态更新和 LLM 的 Token 流
async for event in graph.astream_events(inputs, version="v1"):
    kind = event["event"]
    if kind == "on_chat_model_stream":
        print(event["data"]["chunk"].content, end="|")
    elif kind == "on_chain_end":
        print(f"\n[Node 完成]: {event['name']}")

10. 总结与展望

LangGraph 1.0 的发布，宣告了 Agent 开发进入了工程化阶段。

如果你需要构建一个简单的问答机器人，LangChain 的 create_agent 配合 Middleware 足以应对。
如果你需要构建一个长周期、多步骤、需要人工介入且极度可靠的业务流程（如自动化退款、保险理赔），LangGraph 1.0 提供的 Checkpointer 和图控制流是目前市面上最强的解决方案。

从“玩具”到“工具”，LangGraph 1.0 迈出了坚实的一步。现在，是时候升级你的代码了。

LangGraph 1.0 深度解读：生产级 Agent 的里程碑

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