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app网站制作,电脑网页开发,1688货源网一件代发女装,asp.net 网站安装LangChain v1.0已从单一框架发展为包含四大组件的完整生态#xff1a;LangChain(基础框架)、LangGraph(工作流编排)、Deep Agents(智能体执行框架)和LangSmith(监控评估平台)。新版本引入中间件机制作为核心特性#xff0c;统一了接口设计#xff0c;强化了智能体理念#…LangChain v1.0已从单一框架发展为包含四大组件的完整生态LangChain(基础框架)、LangGraph(工作流编排)、Deep Agents(智能体执行框架)和LangSmith(监控评估平台)。新版本引入中间件机制作为核心特性统一了接口设计强化了智能体理念并通过Deep Agents大幅降低了构建工业级智能体的门槛。建议开发者进行项目重构而非简单升级以充分利用新特性带来的开发体验提升。1、四大组成部分LangChain发展至今现早已不是一个框架那么简单只是因为LangChain的名字使用的最广泛知名度最高所以还在延用但我们要清楚现在说的LangChain其实指的是一个生态。这个全新的家族生态主要由四部分组成。LangChain生态的起点智能体的开发基石出现最早的基于LLM应用的框架主打链式Chain结构提供了基础能力例如模型调用、工具调用、智能体创建、中间件等。LangGraph发展到一定阶段的必然产物是复杂工作流的编排引擎从名字上也可以看出来主打Graph图结构。其核心是使用节点Node、边Edge和状态State打造有向图。Deep AgentsLangChain的新成员我没记错的话应该是今年8月慢慢放出消息后发布的其实我个人认为还是属于一个探索性质的项目比较年轻出现的目的则是想打造对标Manus和Claude Code这类工业级智能体。它构建于LangChain与LangGraph之上被定为是智能体执行框架背后的核心是由Agent Harness驱动的。不过它内部封装的一些核心特性例如任务自动规划、文件系统、大结果下沉英文是Large tool result eviction我也不知道咋翻译好、子智能体等还是确实能快速构建出一个较为复杂的智能体尤其是Deep Research那种确实特别快。注它内置的那些核心特性本质上都是中间件机制。而中间件机制我感觉是LangChain v1.0中最大的一个变化也是最重要的一个变化没有之一后面会详细说明。LangSmith这个就不多说了想必大家都很清楚跟智能体开发没啥关系是智能体的一个可观测性监控和智能体评估平台。当然基于非langchain开发的智能体也可以使用只不过他默认绑定的肯定是LangChain生态。所以从这也能看出来了LangChain团队的野心他要玩闭环才能把他的商业模式转起来开发-调试-部署-监控-评估-持续优化。所以现在LangChain 1.0生态主要包含我上面说的四部分千万不要认为只是一LangChain框架他是一个生态不要被名字骗了。2、LangChain v1.0新特性之前使用LangChain v0.x版本时大家可能都有这种感觉虽然其功能强大但是概念繁杂、框架整体臃肿、乱、学习曲线杂。而LangChain自2022年底发布以来将近3年的时间里版本号一直也没说直接上升到1.x始终停留在0.x版本这本身就说明了其快速发展中保持了谨慎的态度。而此次直接跃迁至v1.0真正意义上的第一个正式大版本其意义不言而喻并且其官方也声明了在v2.0到来之前不会再引入一些破坏性的颠覆功能特性所以大家是时候将老版本的代码进行重构和升级了。首先LangChain v1.0解决的第一个问题是统一性。它对框架进行了一次彻底的重构与瘦身目的不是为了引入更多的功能而是重塑开发者的体验。它废弃了老版本中冗余API统一了接口新版本中使得框架变得更为轻量、直观且容易维护。其背后的核心思想是抽象层设计引入了Runnable Interface作为统一入口点所有可执行组件实现了Runnable协议可被例如‘.invoke’和‘.stream’调用。result model.invoke(请帮我生成一段关于AI未来的简短总结。) pv chat_prompt.invoke({topic: LangChain 的核心理念}) result agent.invoke( {messages: [HumanMessage(content请计算3乘以5的结果是多少)]} ) for chunk in model.stream(请用一句话总结人工智能的意义): print(chunk.content, end) for chunk in graph.stream(inputs, stream_modecustom): print(chunk)其次更强化了智能体的理念。从早期的链式思维升级为以智能体为核心建立在LangGraph强大编排能力之上封装了智能体的编程接口‘create_agent’与’create_deep_agent’来创建智能体而并没有延用LangGraph的命名。因为在LangChain v1.0中已经将LangGraph下沉为底层框架了再加上有重要新特性中间件的加持我们大多数场景下无需再使用底层LangGraph API了。agent create_agent( modelllm, tools[calculate, get_info], system_prompt你是一位专业的智能助理拥有计算和信息查询的能力。请根据用户需求自主选择最合适的工具进行处理。, ) agent create_deep_agent( modelllm, tools[internet_search], system_promptresearch_instructions, )最后中间件与深度智能体。我个人感觉中间件绝对堪称LangChain v1.0版本增加的最核心机制它也可作为底层的一种机制LangChain v1.0封装的Agent组件背后大量用到了中间件感兴趣的可以看源码这里就不详细剖析了。中间件设计思想有点像Java Spring框架AOP的感觉但又不完全一样它允许开发者可以方便地注入日志记录和监控等通用性质逻辑但不必污染核心的业务代码为智能体的执行流程提供了强大的可观测性与可控性。除了可以自定义逻辑实现中间件外官方现在内置了12种常用场景下的中间件例如Summarization、Human-in-the-loopHITL、Model call limit等实在太方便了相信大家实际使用过就有感受了省去了我们自己去实现这些复杂逻辑用起来确实爽。官方预置中间件https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/middleware/built-in具体使用上就给大家展示一小段使用它预置中间件的代码片段吧用起来很方便。# 会话摘要中间件极低阈值快速触发 middleware SummarizationMiddleware( modelsumm_llm, max_tokens_before_summary30, # 累计上下文估算到阈值30时触发把早期消息压缩成摘要。 messages_to_keep5, # 摘要后仍保留的最近N条原文 summary_prompt用20个字以内概括要点。, # 自定义“如何摘要”的提示词不设则用默认 ) agent create_agent( modelllm, tools[], system_prompt只用一句极短中文回答且不超过30个字。, # 只用“极简短句”回答 middleware[middleware], )但真正复杂场景智能体中需要切入很多主业务外的逻辑我们自己实现中间件时基于装饰器Decorator-based或基于类Class-based实现也还是需要写不少代码的。然后是Deep Agents深度智能体。文中前面也简单介绍了一些他背后就是在LangGraph之上基于中间件机制高度封装了一些开箱即用的特性通过提供了一套更高阶的Agent Harness进行调度。Agent Harness是Deep Agent整体的运行骨架负责驱动大模型、工具、文件系统、子智能体、中间件和长期记忆等协同工作。我们通过配置子智能体、文件系统路径、系统提示词和工具集等即可快速组装出具备深度规划与协作能力的复杂智能体我们也不需要理解底层Graph的实现细节极大限度降低了构建工业级智能体应用的门槛。Deep Agents背后最核心的三个中间件规划任务TodoListMiddleware、文件系统记忆FilesystemMiddleware、子智能体调度SubAgentMiddleware。最后关于Deep Agents再说一个实现要点吧是我个人在真实使用时的感受。它虽然进行了高度封装开箱即用我们进行一些简单配置例如配置模型、工具、子智能体、存储体系等就可以使用但是对于提示词编写的要求极高提示词一定要明确定义出每一个步骤所以反而最后优化系统提示词花了很长时间尤其复杂智能体下想让系统每一次都按照提示词的指示去做尤其稳定性这绝对是一个挑战。简单的场景这一点请忽略简单场景我测试时稳定性还是挺高的。当然这一点也跟模型的能力有关。# 创建并返回 Deep Agent agent create_deep_agent( modelmodel, tools[internet_search], system_promptDEEP_RESEARCH_SYSTEM_PROMPT, backendbackend_factory, storestore, subagentssubagents, interrupt_oninterrupt_on, checkpointercheckpointer, )当然LangChain v1.0中还有很多新特性上面只列举了我认为重要的一些还有很多大家可以通过LangChain官网左侧文档目录就可以看出来我就不过多说明了。oh对了突然想起来在使用LangSmith平台调试的时候原LangGraph Studio改名为LangSmith Studio了这个之前还真没注意。所以LangChain哈哈真是分的清楚要调试就在LangSmith上怕还用LangGraph Studio误会直接改为了LangSmith Studio除此之外官方也不建议再用LangServe了以后慢慢就被废弃掉了。3、LangChain v1.0迁移建议最后从我个人角度来聊聊如果要老项目重构或迁移为LangChain v1.0版本应该关注哪些重点。注意只提供需要考虑哪些重点不作为迁移指南使用以下建议仅供参考1、分析代码现状明确你代码用的是哪个LangChain生态包版本又或是混用langgraph老agent等方式。所以需要分析现有代码写法尤其LangChain众多老版本中API众多写法肯定各异。最后还需注意最后Python版本可能也需要升级因为v1.0移除了对Python 3.9的支持Python版本需 3.10影响范围可想而知。2、明确LangChain v1.0全家桶的核心变更评估想要迁移的具体写法。例如新的create\_agent()成为标准入口取代langgraph.prebuilt.create\_react\_agent或initialize\_agent等接口。同时还需确认是否保留旧特性如果需要可以通过langchain-classic和langchain-legacy兼容旧组件。3、依据场景不同评估是否需要重构。有些高级的复杂模块例如Deep Research这类业务我就推荐使用Deep Agent搞定了。还有些业务是否需要拆分使用子智能体或子图的方式实现。最后我个人建议与其考虑迁移到LangChain v1.0版本真不如直接就重构吧因为LangChain v1.0版本变化太大了。整体流程肯定是你需要先全面了解LangChain v1.0的新特性然后分析自己项目的业务与代码现状进行重要度、复杂度、重构风险与重构成本等评估制定重构业务或技术点的优先级。等全方位进行整体评估后制定重构计划再进行具体重构作业而并不简单的告诉开发者说出LangChain新版本了你们给系统升级下吧没那么简单。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】