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沙田镇网站建设公司,网站做等级测评,会搭建网站找什么工作室,如何下载wordpress简介 LangChain v1.0引入静态与动态模型两种形态#xff0c;通过中间件实现运行时模型选择。统一初始化接口和标准化消息内容块简化跨提供商集成。动态模型选择支持成本优化与能力路由#xff0c;中间件系统(before_model/after_model等钩子)增强Agent扩展性。v1.0解决了接口…简介LangChain v1.0引入静态与动态模型两种形态通过中间件实现运行时模型选择。统一初始化接口和标准化消息内容块简化跨提供商集成。动态模型选择支持成本优化与能力路由中间件系统(before_model/after_model等钩子)增强Agent扩展性。v1.0解决了接口碎片化、Agent组合能力可扩展性和模型选择刚性问题提供更灵活的大模型应用开发体验。LangChain v1.0 在 Agent 与 Model 使用方式上引入“静态模型”和“动态模型”两种形态静态模型在创建 Agent 或独立调用时一次性指定模型执行期间不变。动态模型在运行时依据上下文与状态选择最合适的模型通过中间件middleware实现。统一的模型初始化与消息表示提供统一的模型初始化入口如init_chat_model与create_agent便于跨提供商切换。标准化消息内容块content_blocks统一表示推理、工具调用、多模态输出等高级特性降低跨提供商差异带来的复杂度。一、核心优势为什么选择 LangChain v1.0 的模型架构统一初始化与接口一致性create_agent成为 v1.0 推荐的建 Agent 方式模型既可用字符串 provider model 标识也可用具体模型实例接口更简洁。init_chat_model提供标准化初始化与参数传递如temperature、timeout、max_tokens、max_retries提升跨提供商一致性。动态模型选择提升灵活性可在同一条业务链路中按需切换模型实现成本优化、能力路由与降级策略。标准消息内容块带来跨提供商一致体验在 v1.0 中引入的content_blocks标准化表示推理、工具调用、多模态数据与引用统一解析不同提供商的原生响应。代理Agent开发体验更可扩展通过中间件开放before_model/after_model/wrap_model_call/wrap_tool_call等钩子动态提示词、状态管理、人工审核与错误处理更自然。解决跨提供商差异与接口碎片化v1.0 通过统一初始化与标准消息内容块降低了在 OpenAI、Anthropic 等不同提供商之间切换的心智负担。解决 Agent 组合能力的可扩展性问题旧式 pre/post hooks 被中间件替代更易复用与组合适合复杂的上下文工程实践摘要、审查、脱敏等。解决模型选择的刚性问题过去常在一次 Agent 生命周期内固定模型现在可在运行时根据状态选择模型提升成本/能力权衡的灵活度。二、核心概念与基础实现静态模型Static Model固定与高效定义在创建 Agent 时或直接调用模型时固定选择一个模型实例或模型名称整个执行过程中保持不变。典型使用快速建 Agentcreate_agent(gpt-4o, tools)或传入模型实例。独立调用使用init_chat_model初始化模型后直接invoke/stream/batch。from langchain.agents import create_agentfrom langchain_openai import ChatOpenAI# 方式一用模型名称字符串agent create_agent( gpt-4o, # 具体模型标识按你的提供商可替换 tools[])# 方式二用模型实例更细粒度参数控制model ChatOpenAI( modelgpt-4o, temperature0.1, max_tokens1000, timeout30,)agent create_agent(model, tools[])动态模型Dynamic Model灵活与智能定义在运行时根据会话状态如消息数量、任务复杂度等选择不同模型常见于成本、能力与稳定性的动态权衡。实现方式通过中间件在模型调用前拦截并替换请求中的模型wrap_model_call。from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain.agents import create_agentfrom langchain.agents.middleware import wrap_model_call, ModelRequest, ModelResponsebasic_model ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini)advanced_model ChatOpenAI(modelgpt-4o)wrap_model_calldef dynamic_model_selection(request: ModelRequest, handler) - ModelResponse: # 示例逻辑依据消息条数切换模型 message_count len(request.state[messages]) ifmessagesin request.state else0 request.model advanced_model if message_count 10else basic_model return handler(request)agent create_agent( modelbasic_model, # 默认模型 tools[], middleware[dynamic_model_selection])在dynamic_model_selection示例中我们通过request.state[messages]获取了会话历史。这里的request.state是一个关键概念它通常由上层的执行器如 LangGraph在图的流转过程中负责填充和传递。state本质上是一个字典包含了当前执行步骤的所有上下文信息例如历史消息、中间步骤的输出等。中间件正是通过访问这个state才能实现依赖于当前对话状态的复杂逻辑。中间件MiddlewareAgent 的“插件”系统中间件是 LangChain v1.0 架构的核心它允许在模型或工具调用前后注入自定义逻辑实现了类似 AOP面向切面编程的强大功能。中间件不仅限于模型选择还可以用于实现横切关注点Cross-Cutting Concerns如日志记录、监控或请求修改。以下是一个简单的日志记录中间件它会在模型调用前后打印信息。import loggingfrom langchain.agents.middleware import before_model, after_modellogging.basicConfig(levellogging.INFO)before_modeldef log_before_model_call(request: ModelRequest): logging.info(f即将调用模型: {request.model.model}) return requestafter_modeldef log_after_model_call(response: ModelResponse): logging.info(f模型调用完成。) return response# 在创建 Agent 时加入这些中间件agent_with_logging create_agent( modelbasic_model, tools[], middleware[ dynamic_model_selection, log_before_model_call, log_after_model_call ])统一的模型接口init_chat_model除了在 Agent 中使用模型LangChain v1.0 也提供了统一的独立模型调用接口方便进行简单的、非代理式的调用。from langchain.chat_models import init_chat_modelmodel init_chat_model( gpt-4o, # 具体模型名称视提供商而定 temperature0.7, timeout30, max_tokens1000,)# 单次调用response model.invoke(Why do parrots have colorful feathers?)print(response)# 内容块content_blocks可用于查看更细粒度结构如工具调用、多模态引用try: print(getattr(response, content_blocks, None))except Exception: pass# 流式for chunk in model.stream(Explain photosynthesis in one paragraph.): print(chunk)一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】三、版本对比从 v0.x 到 v1.0 的演进核心差异一览表对比项旧版v0.x v1.0动态模型选择model支持 callable 动态选择中间件wrap_model_call标准化路由静态提示参数使用prompt使用消息内容块system_prompt/user_prompt上下文注入config[configurable]invoke/stream的context静态上下文不计入 token流事件节点事件名不统一代理流统一agent模型流统一model结构化输出常用解析器绑定建议主推理循环输出/解析避免预绑定工具限制实现对比create_react_agentvscreate_agent旧版主要依赖langgraph.prebuilt.create_react_agent其动态模型选择和上下文注入方式与 v1.0 有明显不同。# 旧版示例create_react_agent来自 langgraph.prebuiltfrom langgraph.prebuilt import create_react_agentfrom langchain_openai import ChatOpenAIbasic_model ChatOpenAI(modelgpt-4o-mini)advanced_model ChatOpenAI(modelgpt-4o)def select_model(state): 依据会话状态选择模型消息较多走更强模型。 count len(state.get(messages, [])) return advanced_model if count 10else basic_modelagent create_react_agent( modelselect_model, # 旧版model 支持 callable 实现动态选择 tools[], promptYou are a helpful assistant.# 旧版静态提示参数名为 prompt)# 运行时上下文注入旧式使用 config[configurable]result agent.invoke( {messages: [{role: user, content: Hello}]}, config{configurable: {tenant: demo, user_id: u-001}})print(result)可视化流程对比旧版create_react_agent动态模型选择v1.0create_agent middleware动态模型选择结构化输出与 pre-bound 限制v1.0迁移要点总结动态模型实现:旧版: 通过为model参数提供一个可调用对象callable实现。v1.0: 通过middleware中的wrap_model_call钩子实现更标准化、可组合。静态提示词:旧版: 使用prompt参数。v1.0: 更名为system_prompt并推荐通过中间件管理动态提示。上下文注入:旧版: 依赖config[configurable]字典。v1.0: 统一使用invoke或stream方法的context参数实现标准化的依赖注入。四、进阶实践与策略典型应用场景与策略成本/能力路由短对话走基础模型长对话或复杂任务走高能力模型。稳定性与降级遇到速率限制或暂时性故障时自动切换到备选模型以保障 SLA可在中间件中实现。多模态任务当输入包含图像/音频等内容时路由至支持多模态的模型输出可通过content_blocks统一处理。风险管控与人工审核对敏感工具调用启用human-in-the-loop中间件必要时切换至更保守模型。实验与 A/B在中间件中按会话或用户标签切换模型进行对比评估与灰度发布。优雅处理错误工具与中间件的协作中间件不仅可以作用于模型也可以包装工具调用实现统一的错误处理、日志记录或权限校验。from langchain_openai import ChatOpenAIfrom langchain.tools import toolfrom langchain.agents import create_agentfrom langchain.agents.middleware import wrap_tool_calltooldef add(a: int, b: int) - int: Return a b. return a bwrap_tool_calldef handle_tool_errors(request, handler): # 捕获工具调用异常并返回可用消息避免整条链崩溃 try: return handler(request) except Exception as e: from langchain_core.messages import ToolMessage return ToolMessage(contentfTool error: {e}, tool_call_idrequest.tool_call.get(id, unknown))agent create_agent( modelChatOpenAI(modelgpt-4o-mini), tools[add], middleware[handle_tool_errors],)print(agent.invoke({messages: [{role: user, content: 调用加法工具计算 12 与 30 的和。}]}))上下文注入Context Injection的最佳实践在 v1.0 中可直接通过context传递非提示的静态上下文不计入 token常用于租户、用户画像或灰度标识。ctx {tenant: demo, user_id: u-001, ab: bucket-a}result agent.invoke({messages: [{role: user, content: 生成 1 段问候语。}]}, contextctx)print(result)生产环境落地建议参数与速率控制结合max_retries与速率限制器如内存速率限制器以平衡吞吐与稳定性。中间件分层将提示词裁剪、隐私脱敏、人工审核、错误处理等逻辑分别封装为中间件便于复用与组合。观测与回滚对动态模型选择建立监控指标成功率、时延、成本出现异常时回退至静态模型或安全模型。五、如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传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】