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佳木斯建设局网站,深圳外贸公司集中在哪些地方,西安建设工程信息网几点开标,中国新闻社是什么单位LangChain和LangGraph在2025年10月迎来V1.0正式版升级#xff0c;极大提升了构建AI Agent的能力。新版本提供了标准化的Agent构建方式(create_agent)和灵活的中间件(Middleware)机制#xff0c;可动态控制提示词、状态管理和安全防护。LangChain的智能体功能构建于LangGraph之…LangChain和LangGraph在2025年10月迎来V1.0正式版升级极大提升了构建AI Agent的能力。新版本提供了标准化的Agent构建方式(create_agent)和灵活的中间件(Middleware)机制可动态控制提示词、状态管理和安全防护。LangChain的智能体功能构建于LangGraph之上实现了持久化执行、流式响应等能力。新版本简化了构建流程增强了可控性与扩展性为开发者提供了高效构建可靠AI智能体的解决方案。01 前言LangChain和LangGraph在 2025 年10 月迎来V1.0 正式版截至目前已更新至V1.1.0这次升级极大提升了构建 AI Agent 的灵活性、扩展性与兼容性。LangChain为构建基于大型语言模型的应用提供可复用组件与集成方案。LangGraph智能体编排框架以图结构构建大型语言模型智能体应用。LangChain 中的智能体功能正是构建于 LangGraph 之上以实现持久化执行、流式响应、人机协同、状态持久化等能力。但是使用LangChain构建智能体不必先了解LangGraph框架LangGraph提供的是更底层的编排能力和运行时。LangChain (121k star)https://github.com/langchain-ai/langchainLangGraph (21.9k star)https://github.com/langchain-ai/langgraph02 概览V1.0版本的LangChain主要带来了3大方面的升级标准构建Agent的方式使用新版本定义的langchain.agent包的create_agent支持如下****插件式的中间件Middleware可以在Agent执行的任何步骤调整逻辑。构建于LangGraph之上可以借助LangGraph实现长任务、持久化、人类交互等。结构化输出内容。使用content_blocks标准化消息内容表示格式。不同的模型使用相同的API获取消息内容并提供安全的类型检查等。简化引入包的命名空间namespace非核心的包统一使用langchain-classic。V1.0版本的LangGraph核心是配合LangChain并进一步提升了稳定性。废弃了LangGraph的create_react_agent取而代之的是LangChain的create_agent方法其是构建于LangGraph之上的。03 新功能介绍这里简单介绍新版的两大功能点一个是create_agent另一个是Middleware。create_agentcreate_agent定义了一个标准的Agent机制调用模型模型决策是否使用并调用工具将工具结果返回模型进一步决策直到结束模型就像Agent的“大脑”一样。# pip3 install -U langchain from langchain.agents import create_agent from langchain.chat_models import init_chat_model import os # pip3 install -U langchain from langchain.agents import create_agent from langchain.chat_models import init_chat_model import os # 模型 os.environ[DEEPSEEK_API_KEY] sk-... llm init_chat_model( modeldeepseek-chat, temperature0 ) # 创建agent agent create_agent( modelllm, system_promptYou are a helpful assistant. ) result agent.invoke({ messages: [ {role: user, content: what can you do?} ] }) print(result) # 模型 os.environ[DEEPSEEK_API_KEY] sk-7fd10806e7ad4375aa02b69612a8410d llm init_chat_model( modeldeepseek-chat, temperature0 ) # 创建agent agent create_agent( modelllm, system_promptYou are a helpful assistant. ) result agent.invoke({ messages: [ {role: user, content: what can you do?} ] }) print(result)如上是一个简单的示例先定义模型和agent调用invoke传入用户问题最后打印模型响应。# 响应截取了模型回复内容 {messages: [HumanMessage(contentwhat can you do?, additional_kwargs{}, response_metadata{}, id77bd3633-ebf4-46ae-8e2d-88f76279e20a), AIMessage(contentI can assist you ......, additional_kwargs{refusal: None}, response_metadata{token_usage: {completion_tokens: 472, prompt_tokens: 15, total_tokens: 487, completion_tokens_details: None, prompt_tokens_details: {audio_tokens: None, cached_tokens: 0}, prompt_cache_hit_tokens: 0, prompt_cache_miss_tokens: 15}, model_provider: deepseek, model_name: deepseek-chat, system_fingerprint: fp_eaab8d114b_prod0820_fp8_kvcache, id: a3cb733c-5b25-45f4-acbe-86f7150c90fa, finish_reason: stop, logprobs: None}, idlc_run--019b0dd8-5eaa-7070-b8b7-96b51c19a6ed-0, usage_metadata{input_tokens: 15, output_tokens: 472, total_tokens: 487, input_token_details: {cache_read: 0}, output_token_details: {}}) ]}中间件Middleware中间件Middleware在使用create_agent时传入功能类似于Java语言的SPIService Provider Interface。在构建Agent时Middleware为AI智能体Agent的执行流程提供了一组可插拔、可组合的钩子函数可以帮助我们动态控制提示词、总结会话、选择工具调用、管理状态以及安全防护。LangChain中包括了两类Middleware一类是内建另一类则是自定义。1、内建已经内建了一些常用的例如SummarizationMiddleware: 会话太长时进行总结。HumanInTheLoopMiddleware: 敏感工具执行时进行人类授权。2、自定义支持在Agent执行的每一步进行定义如下图所示from langchain.agents.middleware import before_model, AgentState from langchain.messages import AIMessage from langgraph.runtime import Runtime from typing import Any before_model(can_jump_to[end]) def check_message_limit(state: AgentState, runtime: Runtime) - dict[str, Any] | None: iflen(state[messages]) 50: return { messages: [AIMessage(Conversation limit reached.)], jump_to: end } return None agent create_agent( modelllm, middleware[check_message_limit],如上示例通过**before_model**指定了在模型调用之前进行拦截当消息超过50条时直接返回达到模型限制。这是一种使用方式也可以通过定义类并继承AgentMiddleware的方式实现Middleware的创建并在create_agent时传入实例化对象。04 总结在 LangChain 的新版本中Agent 的构建流程得到显著简化同时功能进一步增强。其中 Middleware 机制的引入大大提升了流程的可控性与扩展性。尤其对依赖上下文管理的 LLM 应用而言现在可以更便捷地实现状态的追踪与动态更新。结合 LangGraph 在编排与运行时方面的优势推荐使用该框架来构建高效、可靠的智能体。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​