# 1、核心入口:create agent()统一Agent构建流程
在Langchain 1.0之前，开发者构建Agent主要依赖createreact agen(0方法，该方法需要手动配置提示词模板、工具列表、执行器等多个组件，且不同类型的Agent(如React Agent、Self-Ask Agent)有着不同的构建接口，学习成本高且代码复用性差。
1.0版本彻底重构了Agent层，推出了create_agent()作为构建智能体的标准入口，其核心优势在于:
- 底层封装LangGraph执行机制:createagent(O默认基于LangGreaph引|擊实现，将“模型调用一工具决策一工具执行一结果整盃”的闭坏流程封装为高阶接口，开发者无需关注底层的图执行逻辑，只需传入核心组件即可快速构建Agent。这种设计不仅简化了代码，还提升了流程的稳定性和可扩展性，支持复杂的分支逻辑和循环执行。
- 告别繁琐的提示词模板:旧版本需要从LanaChain Hub导入大段的提示词模板，包含工具调用格式、对话历史注入等复杂配置，且模型容易出现格式输出错误。1.0版本中，开发者只需传入简洁的system_prompt(系统提示词)，Langchain会自动结合工具信息、对话上下文生成完整的提示词，大幅降低了提示词设计的难度。
- 兼容Function caling标准:create agent0原生支持OpenAI定义的Funcion calin格式，能够启动将工具信息转化为结构化的函数描述，传递给支持该格式的LM，在国内槿车中，通义千问对这一特性的适配性最佳，这也是很多开发者选择其作为Langchain默认模型的重要原因。
# 2、扩展了middleware(中间件)
旧版本中，开发者若想自定义Agent的执行逻辑(如添加日志记录、敏感信息过滤、用户确认步骤等)，需要修改核心代码或通过复杂的钩子函数(HooK)实现，不仅难度大，还容易破坏原有流程的稳定性。LangChain 1.0引入的middleware(中间件)机制，彻底解决了这一问题。
# 中间件的作用:
中间件本质上是一组可插拔的钩子函数，能路嵌入到cen的执行流程中，对每个步骤讲行自定义外理，目无黑修改entg核心锣辑，其工作原理类似于Wweb开发中的中间件，通过"牌式调用“的方式依次处理请求和响应，实现功能的灵活扩展。
# 内置的中间件:
LangChain 1.0提供了多个内间件，覆盖生产环境中的常见需求:
人机交互中间件:在工具执行前暂停流程，让用户批准、编辑或拒绝工具调用请求，适用于涉及敏感操作(如转账、发送邮件)的场景，提升应用的安全性脱敏中间件:自]玏识别并遮盖对话中的电子邮件、电话号码、身份证号等敏感信息，确保符合数据隐私法规，避免用户信息泄露。·记忆优化中间件:自动裁剪过长的对话历史，防止令牌溢出错误，同时保持关键信息不丢失，提升长期运行会话的性能。
# 自定义中间件:
开发者也可以自定义中间件，通过连接到Agent循环中的多个节点(如before mode、wraptoolcal、afterto!等)，实现个性化需求，例如，自定义一个日志中间件，记录每次工具调用的参数、结果和执行时间，用于后续的性能分析和问题排查。
