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str: 获取某城市的天气。 returnfIts sunny and 70 degrees in {city}agent create_agent( openai:gpt-4o-mini, tools[weather_tool], response_formatToolStrategy(Weather))result agent.invoke({ messages: [{role: user, content: Whats the weather in SF?}]})print(repr(result[structured_response]))# 输出: Weather(temperature70.0, conditionsunny)通过Pydantic模型的结构化输出确保了跨供应商的响应类型安全。标准化的消息内容块 (Standard Content Blocks)LangChain 1.0 引入了标准化的消息内容块允许跨 LLM 供应商使用结构化数据如推理轨迹、引用、工具调用和多模态内容如图像、音频和 PDF。例如• 纯文本message.content_blocks[0].text• 来源message.content_blocks[1].citation在此之前这被 OpenAI 的 JSON 模式和 Anthropic 的 XML 标签等碎片化处理。新版本提供了统一的、与供应商无关的接口无需重写代码即可无缝切换模型。JavaScript 端 API 简化LangChain 1.0 简化了 API 管理。例如像createReactAgent这样的旧模式已被createAgent API取代简化了智能体的创建流程。精简的包结构核心 LangChain 包已被精简仅保留必要的智能体抽象。JavaScript 中的遗留功能已被移至 langchain/classic 包中。改进的集成与向后兼容性LangChain 1.0 增强了集成并改进了对向后兼容性的支持。例如它通过标准化消息格式支持主流供应商。此外内容块等工具也可在遗留消息类型上工作。b) 设计与开发方法LangChain 1.0 根据社区反馈从“多种链或智能体模式”转向更少但更具导向性Opinionated的抽象。这种方法引导开发者走向生产就绪而非仅仅停留在原型模式。团队识别并剥离了诸如“厚重的抽象”和“过于宽泛的 API 表面积”等痛点。结果是一个更紧凑的命名空间专注于核心智能体组件而非详尽的原语。旧的实用工具被移至langchain-classic。开发重点转向企业级应用强调跨 LLM 供应商的稳定性、标准化、可扩展智能体以及多模态工作流。版本控制策略表明1.0 主版本可能包含破坏性变更和架构改进并会提供迁移指南。c) 新文档LangChain 1.0 的一大更新是重新设计的文档中心试图解决多年来关于指南分散的反馈。它首次将 Python 和 JavaScript 内容整合在一个统一的体验下。新文档包括概念指南、手把手教程如构建 RAG 智能体、统一的 API 参考以及从 v1 之前的版本过渡的迁移指南。d) 学习曲线API 更加精简通过标准化的智能体抽象和简化的 createAgent API新手可以受益于更一致的工作流。缺点如果是从旧的 v0.x 版本升级会有一些破坏性变更或不同的抽象需要学习。特别是迁移到新的智能体模型、消息内容块或从旧的链/智能体模式迁移时存在一定的学习曲线。e) 社区观点开发者称赞其经过多年迭代后的成熟度。但也存在批评声音部分用户认为抽象中存在“非必要的复杂性”且对于初学者来说升级类似于 Python 2 到 3 的转变虽然稳定但门槛较高。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】三、LangGraph 1.0 有什么新功能LangGraph 1.0 于 2025 年 10 月 22 日与 LangChain 1.0 同步推出。经过一年的生产环境打磨和社区驱动的改进这一稳定版本巩固了 LangGraph 作为持久化智能体工作流骨干的地位。其核心在于LangGraph 暴露了一个基于图的运行时抽象用于自定义控制流、分支逻辑、重试和多智能体协调。它允许通过混合确定性逻辑和智能体步骤Agentic steps来对执行图进行细粒度控制从而优化延迟、成本和监督。a) 新特性LangGraph 1.0 扩展了其图驱动架构通过节点动作、边转换和共享状态对工作流进行建模。这种方法提供了企业级的可靠性和弹性同时保持实现的简单直观。一个关键的增加是持久化状态管理 (Durable State Management)。它自动将每个执行步骤通过检查点Checkpoints保存到可配置的后端如内存存储、SQLite 或 PostgreSQL。因此工作流可以在崩溃、重启或断开连接后无缝恢复。这使其非常适合处理耗时较长的异步流程如多日审批。以下是调用简单持久化图的代码示例from langgraph.graph import StateGraph, ENDfrom langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaverfrom typing import TypedDict, Annotatedimport operatorclassState(TypedDict): messages: Annotated[list, operator.add] count: intdefincrement(state: State) - State: return {count: state[count] 1}workflow StateGraph(State)workflow.add_node(increment, increment)workflow.add_edge(increment, END)workflow.set_entry_point(increment)memory SqliteSaver.from_conn_string(:memory:)app workflow.compile(checkpointermemory)config {configurable: {thread_id: abc123}}result1 app.invoke({count: 0}, config)result2 app.invoke({count: 0}, config) # 从检查点恢复print(result2[count]) # 输出: 2LangGraph 还为短期工作记忆和持久长期状态提供了全面的内存处理使其非常适合有状态的、多会话智能体。b) 设计与开发LangGraph 1.0 的设计旨在解决现有框架“易于开始但难以扩展或定制”的问题。随着 LangChain 1.0 的智能体现在由 LangGraph 运行时驱动您可以从高层入手并在需要时下钻进行定制无需重写成本。运行时设计将开发者 SDK/API 与执行引擎分离。它放弃了对 Python 3.9 的支持EOL并增加了 3.14 兼容性采用**异步优先Async-first**的 API 以实现可扩展性。新版本允许您混合结构化步骤如 API 调用和概率性步骤如 LLM 决策并通过边来强制执行确定性。例如它可以在工具故障时重试或根据置信度分数进行分支。这与可观测性要求一致每个节点都会追踪到LangSmith确保大规模下的可调试性。c) 新文档docs.langchain.com 上的 1.0 文档整合了 LangGraph 和 LangChain 的资源解决了内容碎片化问题并提供了关于智能体图论的概念入门。值得注意的是文档指出 LangGraph 专注于底层编排。如果您只是刚开始接触智能体使用 LangChain 的高层 API 可能更合适。d) 学习曲线LangGraph 是底层且可扩展的这意味着学习曲线陡峭。它提供了更大的控制权但也需要更多的理解因为您需要手动设计图、节点、边和状态流而不是依赖现成的智能体模板。对于熟悉简单框架的团队来说理解基于图的编排、状态管理和部署模式需要额外的努力。e) 社区观点用户普遍认为“从‘魔法编排’到‘显式状态图’的转变终于来了”不再有神秘中断的黑盒智能体循环。如果不能画出智能体的状态转换就无法调试它。但也有用户希望减少类似 AutoGen 的断崖式更新带来的痛苦。四、工具对比表LangChain 1.0 vs LangGraph 1.0评估维度LangChain 1.0LangGraph 1.0主要定位用于快速原型设计和生产级 LLM 应用的高层智能体框架用于持久、有状态和复杂智能体工作流的底层编排引擎架构基于 LCEL 的声明式链式调用基于节点、边和持久状态构建的图运行时执行控制抽象化控制追求简洁细粒度控制支持自定义分支、重试和检查点持久性短暂Ephemeral会话跨会话的持久状态和可恢复执行集成层级即插即用集成100 模型和 API与 LangChain 1.0 运行时深度集成以执行图学习曲线较低适合初学者和快速迭代中等到高需要理解状态图和运行时逻辑人机交互 (HITL)通过高层封装支持原生支持暂停/恢复及人工验证最佳适用场景构建快速原型、聊天机器人、RAG 管道或工具增强型智能体部署长运行、多智能体或人机交互系统何时选择快速构建并频繁迭代弹性、生产级智能体编排五、实战用例与迁移指南什么时候使用 LangChain 1.0适合需要快速开发、配置最少的情况。•用例聊天机器人、简单的 RAG 管道、客户支持自动化。•代码示例利用create_agent和中间件Middleware仅需约 20 行代码即可构建支持机器人的系统。什么时候使用 LangGraph 1.0适合需要精确控制编排和弹性的开发者。•用例长运行/有状态智能体如多阶段审批、人机交互HITL系统、复杂多智能体协作。•代码示例通过StateGraph和add_conditional_edges构建审批工作流利用checkpointer实现状态持久化。六、从 LangChain 迁移到 LangGraph 教程对于许多开发者来说从 LangChain 迁移到 LangGraph 并不是必须的因为 LangChain 1.0 的create_agent已经在透明地使用 LangGraph。但是对于需要循环Cycles、持久化或多角色编排的自定义工作流迁移到 LangGraph 是明智的选择。架构转变•LangChain (旧版)顺序链Sequential Chains仅会话内内存手动重试。•LangGraph 1.0节点与边的图持久化且可恢复的内存内置检查点。步骤 1先决条件与设置安装依赖pip install langchain langgraph langchain-openai langsmith设置 API Key 并开启 LangSmith 用于调试。步骤 2将简单链Chains迁移为基本图Basic Graphs旧版的 LCEL 链是线性的。迁移到StateGraph意味着数据在步骤间共享。迁移后 (LangGraph StateGraph):关键变更定义State模式如TypedDict以强制类型安全。将逻辑封装在不可变地更新状态的节点函数中。编译并调用API 与链类似但更具扩展性。from typing import TypedDictfrom langgraph.graph import StateGraph, ENDfrom langchain_openai import ChatOpenAIclassState(TypedDict): text: str summary: strdefsummarize(state: State) - State: model ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini) prompt fSummarize the following: {state[text]} response model.invoke(prompt) return {summary: response.content}workflow StateGraph(State)workflow.add_node(summarize, summarize)workflow.set_entry_point(summarize)workflow.add_edge(summarize, END)app workflow.compile()result app.invoke({text: LangChain is a framework for LLM apps.})print(result[summary])步骤 3将智能体迁移为配备工具的图旧版的AgentExecutor是黑盒。LangGraph 将其暴露为用于重试和分支的显式节点。迁移后 (LangGraph Agent Graph):关键变更使用 LangGraph 的create_react_agent或自定义构建。使用messages列表和包含thread_id的config进行调用。添加检查点器如MemorySaver弃用旧的ConversationBufferMemory。from langgraph.prebuilt import create_react_agentfrom langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver# ... 定义工具和 LLM ...memory MemorySaver() # 短期内存agent_executor create_react_agent(llm, tools, checkpointermemory)config {configurable: {thread_id: abc123}}# 调用方式变为传递 messages步骤 4添加持久化和内存使用SqliteSaver替换MemorySaver以实现生产级持久化。这允许在重启后通过相同的thread_id恢复状态。步骤 5集成人机交互 (HITL)将隐式循环迁移为显式暂停。# 在自定义图中...def route_decision(state): if high_risk in state[messages][-1].content: return human_review return continueworkflow.add_conditional_edges(agent, route_decision, {human_review: human_node, continue: END})这确保了在高风险任务中的错误减少。七、常见问题解答 (FAQs)Q: LangGraph 现在要取代 LangChain 吗A: 不是。LangGraph 不是替代品而是 LangChain 的运行时扩展。LangChain 1.0 仍然提供构建智能体的高层抽象而 LangGraph 1.0 在后台处理管理执行图、持久性和控制流的底层编排。Q: 我需要重写我的 LangChain 项目来使用 LangGraph 1.0 吗A: 不一定 许多现有的 LangChain 工作流无需更改即可继续工作。但是如果您的项目需要状态持久化、长运行任务或分支逻辑建议将特定组件迁移到 LangGraph。Q: LangChain vs LangGraph 1.0我应该先学哪个A: 如果您是 AI 智能体开发的新手从 LangChain 1.0 开始。它提供了更简单的抽象。随后您可以转向 LangGraph 1.0 以获得更深层的控制、可扩展性和自定义编排能力。八、如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】