在前面我们分别介绍了LangChain和langgraph的基本原理和实现，langgraph的基本开发实现还没来得及深入讲解，LangChain1.0已经正式上线，而且LangChain1.0将langgraph作为底层API进行了高级封装，所以在实战层面可以直接使用LangChain1.0；所以langgraph的实现代码就先不继续讲了，但是langgraph底层的实现，建议大家还是要去学习下，不然后续理解起来还是会有些门槛。

一、LangChain 1.0 正式版核心特性全解析

1、版本概述：里程碑式的重大更新

LangChain 1.0 正式版已全面上线，这是自2022年项目发布以来的首个大版本更新。相较于上一代 0.31.0 版本，1.0 版几乎重构全部核心代码，标志着框架进入稳定成熟的发展阶段。

本次更新历经严谨筹备，9月2日发布测试消息后，经过一个多月公开测试和几十个小补丁优化，于10月底正式发布。作为长期稳定维护的版本，其 API 调用规则将在 2.0 版本诞生前长期有效，为开发者提供稳定的技术支撑。从 0.3 到 1.0 的版本号跨越，也彰显了 LangChain 进行颠覆式变革的决心。

2、核心架构变革：瘦身、统一与整合

2.1 基础库全面重构

LangChain 0.3 版本因框架臃肿饱受诟病，仅 Agent 创建相关 API 就有几十种，使用复杂度高。1.0 版本对基础库进行全面瘦身，将所有 Agent 创建 API 统一为 create agent API，原有的各类细分 API 进入维护阶段并将逐步淘汰，这也是旧项目需要重构代码的核心要点。

2.2 LangChain 与 LangGraph 架构整合

此前 LangChain 专注于通过管道语言 LCEL 搭建链式工作流，LangGraph 则作为高层 API 负责图状工作流和复杂 Agent 开发，两者功能定位易让开发者混淆。1.0 版本中，LangGraph 退居底层框架，LangChain 团队在其基础上封装了更高级的 create agent API，形成统一架构。

91%的开发场景无需直接调用底层 LangGraph API，开发者无需再纠结两者关系，仅需学习 LangChain 1.0 即可。同时，原 LangGraph 的全套开发工具已完整移植至 LangChain 1.0，确保功能兼容与平滑过渡。

3、关键新功能：重塑 Agent 开发体验

3.1 中间件（Middleware）：打破黑箱魔咒

中间件是 LangChain 1.0 最核心的变革，这是基于钩子的插件系统，解决了传统 React Agent 开发中无法干预内部行为的痛点。开发者可通过装饰器语法，在模型调用前后、工具调用前后等关键环节注入代码，灵活控制 Agent 运行流程。

• 内置中间件：提供对话消息压缩、历史消息裁剪等功能，例如 summarization middleware 可在历史消息超阈值时自动总结压缩，实现无限对话上下文。
• 自定义中间件：支持开发者按需拓展，如添加内容合规性审查实现“内容护栏”，插入人工审核步骤实现“人在闭环”，或根据任务类型灵活选择模型以提升性能。

3.2 Deep Agents：工业级 Agent 开发模板

Deep Agents 是基于 LangChain 1.0 构建的多 Agent 系统，自带子 Agent 系统、提示词、文件管理工具和推理规划工具，且经过工业级性能优化。开发者无需了解底层 API 规则，只需设置子 Agent 功能、关联本地文件路径、配置系统提示词并接入工具 API，即可快速构建对标专业级 Agent 的工业级智能体。目前该功能仍处于实验阶段，距离大规模工业落地尚有距离。

4、配套开发工具套件：高效部署与监控

LangChain 1.0 整合了原 LangGraph 的全套开发工具，形成完整的 Agent 开发、部署、监控闭环：

• LangGraph Studio：可视化监督与开发工具，支持网页端查看/调整 Agent 架构、实时对话及运行流程监督。
• Agent Chat UI：专为 LangChain Agent 设计的对话前端，页面美观、功能齐全且支持定制化开发。
• LangGraph Clip：一键部署开发完成的智能体，简化上线流程。
• LangSmith：实时追踪智能体运行状态，便于问题排查与性能优化。

5、融资与生态发展

LangChain 团队在 1.0 版本发布之际官宣完成 1.2 亿美元融资。仅用 3 年时间，项目就从开源项目成长为估值超 12 亿美元的头部大模型科技公司，彰显了其在行业内的技术实力与市场认可度，也预示着框架生态将持续高速发展。

6、社区资源与学习路径

为助力开发者快速上手 1.0 版本，复瓣大模型技术社区推出了全套免费公开课，包括快速入门教程、Agent 开发指南、多模态 RAG 系统开发实战等。

该社区由一线大模型技术人创建，是纯公益的学习者根据地，目前已收录 100 多套高质量教程和几十个小时保姆级教学视频，涵盖 20 多个主流大模型的部署调用、模型微调、RAG 知识库、Agent 开发等核心技术，以及手搓 Circle Agent、Deep Research 等热门实战案例，现有超过 20 万开发者加入。

二、LangChain 1.0 核心功能速查表

1、API 变更核心要点

类别	旧版本（0.3x）情况	1.0 版本更新内容	影响与注意事项
Agent 创建	存在几十种细分 API（如 initialize_agent、create_react_agent 等）	统一为 create_agent 单一 API	旧 API 进入维护阶段，将逐步淘汰，旧项目需重构代码适配
架构整合	LangChain（链式工作流）与 LangGraph（图状工作流）独立存在	LangGraph 退为底层框架，1.0 基于其封装高层 API	91% 场景无需直接调用 LangGraph 底层，降低学习成本
API 稳定性	频繁变动，兼容性差	1.0 版本 API 规则将稳定至 2.0 版本发布前	适合长期项目开发，减少版本适配成本

2、中间件（Middleware）核心场景与功能

类型	核心作用	典型使用场景	示例工具/实现方式
内置中间件	提供基础通用能力，无需自定义	对话上下文管理（如历史消息过长时自动总结压缩）	summarization middleware（自动总结压缩历史消息）
自定义中间件	支持开发者注入个性化逻辑，干预 Agent 流程	1. 内容合规审查（添加“内容护栏”过滤违规信息） 2. 人工审核介入（关键步骤插入人工确认环节） 3. 模型动态选择（根据任务复杂度切换大模型/小模型）	通过装饰器语法，在模型调用前/后、工具调用前/后注入代码
核心价值	打破传统 Agent 黑箱特性，实现流程可控性	从“被动执行”到“主动干预”，适配复杂业务场景	支持多环节钩子（Hook），覆盖 Agent 全生命周期

3、工具套件对应功能

工具名称	核心功能	适用场景	与旧版本关系
LangGraph Studio	可视化开发与监督工具，支持查看/调整 Agent 架构、实时对话跟踪	Agent 开发调试、流程优化	原 LangGraph 工具移植，功能完整保留
Agent Chat UI	专为 LangChain Agent 设计的对话前端，支持定制化	快速搭建 Agent 交互界面，无需从零开发前端	新增标准化组件，降低前端开发成本
LangGraph Clip	一键部署开发完成的智能体	Agent 快速上线、测试验证	简化部署流程，适配多种环境（云服务/本地）
LangSmith	实时追踪 Agent 运行状态、日志与性能指标	问题排查、性能优化、流程监控	功能升级，支持 1.0 新特性（如中间件调用跟踪）

4、Deep Agents 核心信息

特性	说明	现状与适用场景
本质	工业级多 Agent 系统模板，内置子 Agent、提示词、工具集	快速搭建复杂智能体（如多角色协作系统）
核心能力	自带文件管理、推理规划工具，支持子 Agent 功能配置	降低多 Agent 开发门槛，无需从零设计架构
现状	处于实验阶段	适合技术验证与原型开发，暂未大规模工业落地

5、版本核心优势速览

1. 架构精简：代码重构后框架更轻量，API 学习成本降低 60%+
2. 流程可控：中间件机制解决传统 Agent 黑箱问题，支持全流程干预
3. 生态整合：LangChain 与 LangGraph 功能统一，工具链覆盖开发全周期
4. 稳定性保障：1.0 API 长期有效，适合企业级项目落地