前言

LangChain 最近更新了1.0版本，其中最重要的两个内容是 create_agent 和 Middleware。

create_agent

create_agent 接口让我们可以用几行代码就创建一个带工具调用的 ReAct agent。

from langchain.agents import create_agentagent = create_agent(    model="claude-sonnet-4-5-20250929",    tools=[search_web, analyze_data, send_email],    system_prompt="You are a helpful research assistant.")result = agent.invoke({    "messages": [        {"role": "user", "content": "Research AI safety trends"}    ]})

它的实现原理是，每次循环都去判断结果中是否带有 tool_call 的要求，如果有就循环，直到没有了就结束。

agent

从源码可以看到 model 和 tool 节点之间定义了两条边。

model to tools

tools to model

Middleware基本思路

Middleware 可以让我们在 ReAct 框架下做 Context Engineering 变得非常方便。在 ReAct 框架的“思考→行动→观察”循环模式下，我们经常需要在相邻两个步骤之间做一些处理，这正是你可能听说过的 context engineering。在 LangChain 1.0版本之前，我们只能写很多硬编码的逻辑去实现，修改和维护起来比较乱。

image

Middleware 使用了切面编程的思想，设定了6个hook：before_model, after_model, wrap_model_call, wrap_tool_call, after_model, after_agent。我们可以根据需要，把需要处理的逻辑放到合适的时机。

内置 Middleware

LangChain 已经有一些内置的 middleware，

• HumanInTheLoopMiddleware 可以实现一些高危的操作人工确认，比如读写文件等
• ModelCallLimitMiddleware，ToolCallLimitMiddleware 可以实现请求重试次数限制，防止重试次数过多
• ContextEditingMiddleware 可以做上下文的清理和编辑

如果定义了多个 Middleware

agent = create_agent(    model="gpt-4o",    middleware=[middleware1, middleware2, middleware3],    tools=[...],)

他们之间的先后顺序如下：

启动agent前

• 1.middleware1.before_agent()
• 2.middleware2.before_agent()
• 3.middleware3.before_agent()

Agent开始

• 4.middleware1.before_model()
• 5.middleware2.before_model()
• 6.middleware3.before_model()

调用模型

• 7.middleware1.wrap_model_call() → middleware2.wrap_model_call() → middleware3.wrap_model_call() → model

模型调用结束

• 8.middleware3.after_model()
• 9.middleware2.after_model()
• 10.middleware1.after_model()

Agent 结束

• 11.middleware3.after_agent()
• 12.middleware2.after_agent()
• 13.middleware1.after_agent()

应用举例

下面两个例子我们可以体会 ReAct 多轮循环的运行过程。

应用1：智能问答

定义两个工具，一个查询知识库，一个网页搜索。第一轮对话先查询知识库，如果查不到第二轮再去做网页搜索。

应用2：智能客服

引入 human-in-the-loop 环节，如果用户提问（查询最近的医院）缺少关键信息（用户目前的定位在哪），系统会要求用户补充，下一轮再执行搜索。

上面两张图没有用到1.0版本新的API，大家可以看到处理节点之间流转的代码有很多。如果用 create_agent 可以把图相关的代码简化掉，另外 tool call 的调用也比判断输出中是否包含特定的字符串优雅。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。

AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

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