LangChain 推出了 Agent Middleware（智能体中间件），这是一个基于钩子（hook）的系统，允许开发者在不改变核心 LLM 循环的情况下，为业务逻辑、合规性和生产就绪性定制智能体执行框架。
📝 详细摘要
本文介绍了 Agent Middleware 的概念，作为在 LangChain 生态系统中定制 AI 智能体执行框架的解决方案。虽然智能体的核心只是 LLM 调用工具的简单循环，但生产级应用需要复杂的干预措施，例如 PII（个人身份信息）脱敏、动态工具选择和人工介入监督。中间件提供了一组可组合的钩子（包括 before_model、wrap_tool_call 和 after_agent），以便在执行的各个细粒度阶段注入自定义逻辑。文章详细介绍了用于摘要、重试和上下文管理的内置中间件，并以“Deep Agents”为例，展示了如何完全基于这种模块化架构构建健壮的执行框架。
💡 主要观点
- Agent Middleware 提供了一种结构化的方式来拦截和修改标准的智能体循环。 通过暴露模型调用前/后以及工具调用前/后等钩子，它允许开发者注入确定性逻辑（如安全检查或上下文裁剪），而无需修改底层框架代码。
💬 文章金句
- 中间件暴露了一组钩子，让你可以在每一步之前和之后运行自定义逻辑，从而控制循环中每个阶段发生的事情。
- 你无法仅靠提示词来实现 HIPAA 合规。
- 上下文工程是一个运行时问题，而不是一次性的提示词问题。
- 中间件允许你构建模型/工具重试逻辑、模型回退机制以及带中断的人工介入流程。
📊 文章信息
AI 评分：89
来源：LangChain Blog
作者：Sydney Runkle
分类：人工智能
语言：英文
阅读时间：5 分钟
字数：1174
标签： LangChain, AI 智能体, 智能体执行框架, 中间件, LLMOps