架构与核心概念

本章说明 LangChain 1.0 的分层设计、Agent 循环，以及何时使用 LangGraph。

分层架构

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│  应用层：你的业务代码 / API / UI         │
├─────────────────────────────────────────┤
│  LangChain：create_agent、Middleware    │
├─────────────────────────────────────────┤
│  LangGraph：StateGraph、Checkpointer    │
├─────────────────────────────────────────┤
│  langchain-core：Messages、Tools、Runnable│
├─────────────────────────────────────────┤
│  集成包：langchain-openai、anthropic…   │
└─────────────────────────────────────────┘

langchain-core：与厂商无关的抽象（消息、Runnable 协议、工具接口）
LangGraph：有状态、可循环、可持久化的执行引擎
LangChain 1.0：在 LangGraph 之上提供「标准 Agent 循环 + Middleware 扩展点」

Agent = Model + Harness

官方定义 Harness 负责：在任务的每个阶段，为模型准备正确的上下文。

Harness 包含：

组件	作用
Model	推理与 tool calling
Tools	模型可调用的外部能力
System prompt	行为与边界
Middleware	在循环各阶段注入逻辑
State	消息历史与自定义字段
Checkpointer	跨轮次持久化

from langchain.agents import create_agent

agent = create_agent(
    model="openai:gpt-4.1",
    tools=[...],
    system_prompt="...",
    middleware=[...],
    checkpointer=...,
)

LangGraph 上的 Agent 循环

create_agent 内部是 LangGraph 图，典型节点：

model：调用 LLM，可能产生 tool_calls
tools：执行工具，结果写回 messages

Middleware 可在进入/离开 model 节点前后运行，相当于在「Web 中间件」模型下包装 Agent 循环。

LangChain vs LangGraph

	LangChain `create_agent`	LangGraph 自定义图
上手	低，几行代码	中，需理解 State / Node
灵活性	Middleware + 组合子图	完全自定义拓扑
适用	标准工具 Agent、RAG Agent	确定性步骤 + Agent 步骤混合、编排者-工作者
持久化	传 checkpointer 即可	原生支持

官方建议：

先用 LangChain 起步
需要 固定流程 + 条件分支 + 并行工作者 时，用 LangGraph 建图
可将 create_agent 作为子图嵌入大图（可组合、不锁定）

工作流 vs Agent

	工作流 (Workflow)	Agent
控制流	代码预定义顺序	模型动态决定
可预测性	高	中（依赖模型）
示例	翻译 → 润色 → 质检	搜索 → 读页 → 再搜索

LangGraph 同时支持二者：Prompt chaining、路由、Orchestrator-Worker 等模式见 LangGraph 工作流。

Runnable 与 LCEL（遗留概念）

0.x 时代的 LCEL（LangChain Expression Language）用 | 管道组合 Runnable：

chain = prompt | model | parser

1.0 仍以 Runnable 为底层协议，但 Agent 开发的主路径是 create_agent。许多 LCEL Chain 场景可被 Agent 或 LangGraph 节点替代；集成包中的 ChatOpenAI 等仍是 Runnable，可与图节点共用。

包版本与兼容

langchain 1.x 与 langgraph 1.x 对齐
旧版 AgentExecutor、initialize_agent 等已 deprecated，新项目勿用
文档入口：docs.langchain.com

#架构与核心概念

#分层架构

#Agent = Model + Harness

#LangGraph 上的 Agent 循环

#LangChain vs LangGraph

#工作流 vs Agent

#Runnable 与 LCEL（遗留概念）

#包版本与兼容

#下一步