LangGraph 八股

官方文档：https://docs.langchain.com/oss/python/releases/langchain-v1

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1914230995034564014

langchain&laanggraph 1.0：

  1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/1966891862062265076
  2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/1968427472388335014

langchain新特性：

  1. 全新create_agent接口：默认运行在 LangGraph 引擎之上。

  2. 中间件定义了一组钩子，允许您自定义代理循环中的行为，从而实现代理采取的每个步骤的细粒度控制；支持自定义中间件 ，这些中间件可以连接到代理循环中的多个点。

    1. 钩子函数 触发时机 应用场景
      before_agent 在调用代理之前 加载记忆数据、验证输入
      before_model 在每次大模型调用之前 更新提示词、精简消息历史
      wrap_model_call 围绕每次大模型调用（可拦截） 拦截并修改请求/响应
      wrap_tool_call 围绕每次工具调用（可拦截） 拦截并修改工具执行过程
      after_model 在每次大模型返回响应之后 验证输出内容、应用安全护栏
      after_agent 在代理完成运行之后 保存结果、执行清理操作

  3. LangChain还改进了代理循环中的结构化输出生成功能，将其合并到主模型<–>工具循环中。

  4. content_block: LangChain 支持的数百个大模型提供商（OpenAI、Anthropic 等）在 1.0 版本中基本保持不变，这些抽象接口位于 langchain-core 中。LangChain将在 1.0 版本中引入一个关键的新增功能： 标准化内容块 。

  5. 在 LangChain 中引入了 create_agent ，而在 langgraph.prebuilt 中已弃用 create_react_agent；

  6. LangGraph 1.0 核心三大能力：

    • 持久化状态（Durable State）
      • 智能体可中断后恢复，任务不丢失
      • 适用于长周期任务（如客服流程、审批流）
    • 内置持久化（Persistence）
      • 无需额外数据库，自动保存上下文与执行状态
      • 支持检查点（Checkpoints）
    • 机制原生 Human-in-the-loop
      • 在关键节点暂停执行，等待人工审核或修改
      • 支持“审批-继续”、“编辑-重试”等交互模式

  7. LangChain 允许用户使用常见模式的高级抽象快速构建和交付Agent，而 LangGraph 为用户提供自定义复杂工作流程的细粒度控制。

    LangChain Agent基于 LangGraph 构建，因此，用户可以从 LangChain 的高级 API 入手，并在需要更多控制时无缝迁移到 LangGraph。