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两大开源AI智能体框架LangChain与LangGraph同时发布1.0版本,为开发者带来更稳定、灵活的生产级应用支持。 核心内容: 1. LangChain与LangGraph的定位与协同关系 2. LangChain 1.0的核心升级:create_agent抽象与中间件系统 3. LangGraph 1.0的持久化运行时与生产级智能体支持
❝开发者们,重磅消息!两大开源 AI 智能体框架 LangChain 与 LangGraph 同时迈入 1.0 时代,为生产级应用带来前所未有的稳定性与灵活性。
经过多年迭代与社区反馈,LangChain 团队正式发布 LangChain 1.0 与 LangGraph 1.0——这是这两大框架的首个主要版本,标志着 AI Agent 开发正式进入“工程化”阶段。 同步上线的,还有全新设计的 文档站点,首次将 Python 与 JavaScript 文档完全整合。
二者相辅相成——LangChain 智能体构建在 LangGraph 之上,因此你可以从快速原型出发,逐步升级到复杂的业务工作流,而无需重写逻辑。
LangChain 一直是智能体开发的首选框架,凭借标准化接口与丰富的集成,帮助开发者快速构建不受供应商限制的 LLM 应用。 但社区反馈指出:抽象层过厚、包结构臃肿、循环逻辑难以定制。LangChain 1.0 正是对此的全面回应。
❝“我们在 Rippling 严重依赖 LangGraph 提供的持久化运行时,而 LangChain 1.0 新的预构建智能体与中间件系统让我们能以更高灵活性开发。我们已经在生产中使用。” —— Ankur Bhatt, Rippling AI 负责人
LangChain 1.0 的三大核心升级:
create_agent 抽象create_agent 是围绕核心智能体循环构建的新一代接口,让你能以极简方式快速上手。
运行逻辑:
模型接收请求
响应包括两种情况:
循环执行直至任务完成
from langchain.agents import create_agent
weather_agent = create_agent(
model="openai:gpt-5",
tools=[get_weather],
system_prompt="Help the user by fetching the weather in their city.",
)
result = weather_agent.invoke({"role": "user", "what's the weather in SF?"})
多数智能体框架无法在核心循环中进行定制,而 LangChain 1.0 通过中间件(Middleware)实现了可插拔控制逻辑。
内置中间件包括:
开发者也可以自定义中间件,灵活插入智能体循环的各个阶段。
LangChain 1.0 将所有模型输出统一为 .content_blocks,实现跨供应商一致格式,并支持:
同时,结构化输出生成也被整合进主循环,消除额外的 LLM 调用,降低延迟与成本。
LangChain 1.0 聚焦核心能力,旧版功能迁移至 langchain-classic,以保持向后兼容。
主要变化:
create_agent 替代 create_react_agent(后者已弃用)安装与迁移:
# Python
uv pip install --upgrade langchain
uv pip install langchain-classic
# JavaScript
npm install @langchain/langchain@latest
npm install @langchain/langchain-classic
❝🔗 迁移指南(Python) | 迁移指南(JavaScript)
随着 AI 从实验室走向企业级落地,智能体开发亟需持久化、可观测性与人工监督机制。 LangGraph 1.0 正是针对这些痛点推出的稳定版运行时框架。
三大核心能力:
经过一年多的打磨与在 Uber、LinkedIn、Klarna 等企业的广泛实测,LangGraph 1.0 已成为生产级智能体的首选运行时框架。
安装方式:
# Python
uv pip install --upgrade langgraph
# JavaScript
npm install @langchain/langgraph@latest
新版 docs.langchain.com 实现 Python 与 JavaScript 的统一体验,提供:
❝“这不仅是版本升级,更是 LangChain 对开源社区稳定性承诺的兑现。”
LangChain 与 LangGraph 1.0 的到来,标志着 AI 智能体开发从混沌走向秩序——从“原型玩具”迈入“生产级框架”。 截至目前,两者已被 Uber、JP Morgan、Blackrock、Cisco 等企业采用,每月下载量突破 9000 万次。
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