LangChain v1 新功能

LangChain v1 是一个专注的、生产就绪的构建智能体的基础框架。 我们围绕三个核心改进简化了框架：

LangChain v1 是一个专注的、生产就绪的构建智能体的基础框架。 我们围绕三个核心改进简化了框架：

createAgent

一种新的构建智能体的标准方式，用更简洁、更强大的 API 替换了 createReactAgent 中的 LangGraph。

Standard content blocks

一个新的 contentBlocks 属性，为所有提供方提供统一的现代 LLM 功能访问。

Simplified package

langchain 包已被简化，专注于智能体所需的基本构建块，而遗留功能已移至 @langchain/classic。

要升级，

npm

npm install langchain @langchain/core

有关完整变更列表，请参阅 迁移指南。

createAgent

createAgent 是 LangChain 1.0 中构建智能体的标准方式。它比从 LangGraph 导出的预构建 createReactAgent 提供更简单的接口，同时通过使用中间件提供了更大的定制潜力。

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 基于基本的智能体循环构建——调用模型，让它选择要执行的工具，然后在它不再调用任何工具时结束：

有关更多信息，请参阅 智能体。

中间件

中间件是 createAgent 的定义性特征。它使 createAgent 高度可定制，提高了你能构建的内容上限。

优秀的智能体需要 上下文工程：在正确的时间将正确信息传递给模型。中间件帮助你通过可组合的抽象控制动态提示词、对话摘要、选择性工具访问、状态管理和护栏。

预构建的中间件

LangChain 为常见模式提供了几个 预构建的中间件，包括：

• summarizationMiddleware：当对话历史过长时压缩对话历史
• humanInTheLoopMiddleware：对敏感工具调用要求批准
• piiRedactionMiddleware：在发送到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 函数实现这些钩子中的任何一种来构建自定义中间件：

钩子	运行时间	用例
beforeAgent	调用智能体之前	加载记忆、验证输入
beforeModel	每次调用 LLM 之前	更新提示词、修剪消息
wrapModelCall	每次调用 LLM 期间	中断并修改请求/响应
wrapToolCall	每次调用工具期间	中断并修改工具执行
afterModel	每次LLM响应后	验证输出、应用护栏
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-5.5", 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,
});

有关更多信息，请参阅 完整的中间件指南。

基于 LangGraph 构建

由于 createAgent 基于 LangGraph，你将自动获得对长时间运行和可靠智能体的内置支持，通过：

Persistence

对话会话自动持久化，具有内置的检查点功能

Streaming

实时流式输出 Token、工具调用和推理跟踪

Human-in-the-loop

在执行敏感操作之前暂停智能体以供人工批准

Time travel

回放对话到任何时间点，并探索替代路径和提示词

你不需要学习 LangGraph 就能使用这些功能——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，而不是需要额外的 LLM 调用
• 结构化输出策略：模型可以选择调用工具或使用提供方侧的结构化输出生成
• 成本降低：消除了额外 LLM 调用的额外费用

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 handleErrors 参数到 ToolStrategy 控制错误处理：

• 解析错误：模型生成的数据与期望的结构不匹配
• 多个工具调用：模型为结构化输出模式生成了 2+ 个工具调用

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标准内容块

1.0 版本适用于大多数包。目前只有以下包支持新的内容块：

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

更广泛的内容块支持计划中。

优势

• 提供方无关：使用相同的 API 访问推理跟踪、引用、内置工具（网络搜索、代码解释器等）和其他功能，而不管提供方如何
• 类型安全：所有内容块类型都有完整的类型提示
• 向后兼容：标准内容可以 延迟加载，因此没有相关的破坏性变更

有关更多信息，请参阅我们的 内容块指南。

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简化的包

LangChain v1 简化了 langchain 包命名空间，专注于智能体所需的基本构建块。该包仅公开最有用和相关的功能：

这些中的大多数是从 @langchain/core 重新导出的，以提供便利，这为你提供了构建智能体的专注 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 中包含的内容

• 遗留链和链实现
• 检索器
• 修复损坏模型输出的输出解析器（例如 OutputFixingParser）
• 索引 API
• @langchain/community 导出
• 其他已弃用的功能

如果你使用任何这些功能，请安装 @langchain/classic：

npm

npm install @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"; 

import { OutputFixingParser } from "langchain/output_parsers"; 
import { OutputFixingParser } from "@langchain/classic/output_parsers"; 

报告问题

请在 GitHub 上报告 1.0 中发现的任何问题，使用 'v1' 标签。

其他资源

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阅读公告

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完整智能体文档

Message Content

新内容块 API

Migration guide

如何迁移到 LangChain v1

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参见

• 版本管理 – 理解版本号
• 发布策略 – 详细发布策略

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官方原文：src/oss/javascript/releases/langchain-v1.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。