LangChain v1 是一个专注于生产环境的智能体构建基础框架。 我们围绕三个核心改进精简了框架：

升级方法：

npm install langchain @langchain/core

pnpm install langchain @langchain/core

yarn add langchain @langchain/core

bun add langchain @langchain/core

有关完整的变更列表，请参阅 迁移指南.

createAgent

createAgent 是在 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更大的定制潜力。

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 建立在基本的智能体循环之上 -- 调用模型，让它选择要执行的工具，然后在它不再调用工具时完成：

更多信息，请参阅 智能体.

中间件

中间件是 createAgent的定义特性。它使 createAgent 高度可定制，提高了您可以构建的上限。

优秀的智能体需要 上下文工程：在正确的时间向模型提供正确的信息。中间件通过可组合的抽象帮助您控制动态提示、对话摘要、选择性工具访问、状态管理和防护栏。

预构建中间件

LangChain 提供了一些 预构建中间件 用于常见模式，包括：

• - summarizationMiddleware：当对话历史过长时压缩对话历史
• - humanInTheLoopMiddleware：需要敏感工具调用的审批
• - piiRedactionMiddleware：在发送到模型之前删除敏感信息

  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

您也可以构建自定义中间件以满足您的特定需求。

通过使用以下方式实现任何钩子来构建自定义中间件： createMiddleware function:

示例自定义中间件：

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,
});

更多信息，请参阅 完整的中间件指南.

基于 LangGraph 构建

因为 createAgent 基于 LangGraph 构建，您可以自动获得对长时间运行和可靠代理的内置支持，通过：

您无需学习 LangGraph 即可使用这些功能——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，无需额外的 LLM 调用
• 结构化输出策略：模型可以在调用工具或使用提供商端结构化输出之间进行选择
• 成本降低：消除了额外 LLM 调用产生的费用

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 参数控制错误处理 ToolStrategy: - **解析错误**：模型生成的数据与预期结构不匹配 - **多次工具调用**：模型为结构化输出架构生成了 2 个或更多工具调用

标准内容块

优势

• 提供商无关：使用相同的 API 访问推理追踪、引用、内置工具（网络搜索、代码解释器等）和其他功能，不受提供商限制
• 类型安全：所有内容块类型均有完整的类型提示
• 向后兼容：标准内容可以 延迟加载，因此没有关联的破坏性变更

更多信息，请参阅我们关于 内容块

精简包

LangChain v1 简化了 langchain 包命名空间，专注于代理的基本构建块。该包仅暴露最有用和相关的功能：

其中大部分是从 @langchain/core 重新导出的，以方便使用，这为您提供了一个专注于构建代理的 API 界面。

@langchain/classic

遗留功能已移至 @langchain/classic 以保持核心包精简且专注。

包含内容 @langchain/classic

• - 遗留链和链实现
• - 检索器
• - 索引 API
• - @langchain/community 导出
• - 其他已弃用的功能

如果您使用任何这些功能，请安装 @langchain/classic:

npm install @langchain/classic

pnpm install @langchain/classic

yarn add @langchain/classic

bun add @langchain/classic

然后更新您的导入：

报告问题

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

其他资源

另请参阅

• - 版本控制 了解版本号
• - 发布策略 详细发布策略