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LangChain 与 LangGraph 双双发布 1.0:AI 智能体框架迎来里程碑时刻!

发布日期:2025-10-23 18:12:48 浏览次数: 3095
作者:AI小智

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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

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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。

一、LangChain vs LangGraph:分工与定位

  • LangChain:构建 AI 智能体的最快方式。提供标准的工具调用架构、供应商无关设计和可插拔的中间件系统,让开发者高效构建通用 Agent。
  • LangGraph:一个底层运行时框架,专为需要长期运行、可控且高定制化的生产级智能体设计。

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。

二、LangChain 1.0:更快、更灵活、更精简

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:

1️⃣ 全新的 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:

  1. 模型接收请求

  2. 响应包括两种情况:

  • 工具调用 → 执行 → 写入上下文
  • 最终回答 → 返回结果
  • 循环执行直至任务完成

  • 智能体循环示意图
    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?"})

    2️⃣ Middleware:中间件系统登场

    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:

    • Human-in-the-loop(人在回路):在关键步骤暂停执行,让人类进行审批或修改;
    • Summarization(摘要):自动压缩历史对话,防止上下文溢出;
    • PII Redaction(隐私擦除):在内容传递前自动脱敏敏感信息。

    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。

    中间件钩子示意图

    3️⃣ 标准化内容块与结构化输出

    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:

    • 推理轨迹(reasoning trace)
    • 引用(citations)与工具调用
    • 类型化复杂响应结构

    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。

    4️⃣ 包结构全面精简

    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)
    • 停止支持 Python 3.9,要求 3.10+
    • 模块层次更加清晰轻量
    包结构简化示意图

    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)

    三、LangGraph 1.0:为生产级智能体而生

    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:

    • 持久化状态(Durable State):智能体可在中断后恢复执行,无需重新启动任务;
    • 内置持久化(Persistence):无需额外数据库逻辑即可保存与恢复上下文;
    • 人在回路(Human-in-the-loop):原生支持人工审查、修改与批准。

    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

    四、如何选择:LangChain or LangGraph?

    需求场景
    推荐框架
    特点
    快速构建标准智能体
    LangChain 1.0
    高层抽象 + 中间件定制
    复杂业务流程控制
    LangGraph 1.0
    图执行模型 + 持久状态
    长周期任务 / 人工审核
    LangGraph
    原生人在回路机制
    高性能混合工作流
    两者结合
    LangChain 构建于 LangGraph 之上,可平滑切换

    五、全新文档与社区资源

    新版 docs.langchain.com 实现 Python 与 JavaScript 的统一体验,提供:

    • 并行示例与共享概念指南
    • 改进导航与可搜索 API
    • 深入教程与智能体架构实践

    “这不仅是版本升级,更是 LangChain 对开源社区稳定性承诺的兑现。”

    六、结语:稳定时代的开启

    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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