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收藏！小白也能学会！LangChain.js智能体开发指南：10大编排模式详解与实战应用

news 2026/8/27 14:41:49

前言

LangChain.js是一个智能体开发框架，可以实现很多功能。而且它提供了很多中间件，让智能体支持多种编排模式，学习这些编排模式，可以让你更好的理解智能体的搭建和设计过程。

📦 一、现代架构（基于 LangGraph + createAgent）

1️⃣ReAct Agent（推荐）

最强大的现代 Agent 模式，基于 LangGraph 状态图。

const agent = createAgent({ model: "openai:gpt-4o", tools: [searchTool, calculatorTool, weatherTool], systemPrompt: "You are a helpful assistant.",});

特点：

•

✅ 完整的状态管理（StateGraph）

•

✅ 中间件系统（17+ 内置中间件）

•

✅ 流式输出支持

•

✅ 结构化输出（Zod schema）

•

✅ 人机协作（HITL）

•

✅ 检查点持久化

•

✅ 时间旅行调试

执行流程：

思考 → 行动 → 观察 → 思考 → 行动 → ... → 结束

2️⃣Supervisor Pattern（监督者模式）

多 Agent 协作的经典模式。

// 子 Agentconst calendarAgent = createAgent({ model: llm, tools: [createCalendarEvent, getAvailableTimeSlots], systemPrompt: "You are a calendar assistant.",});const emailAgent = createAgent({ model: llm, tools: [sendEmail], systemPrompt: "You are an email assistant.",});// 将子 Agent 包装为工具const scheduleEvent = tool( async ({ request }) => { const result = await calendarAgent.invoke({ messages: [{ role: "user", content: request }], }); return result.messages[result.messages.length - 1].text; }, { name: "schedule_event", description: "Schedule calendar events", schema: z.object({ request: z.string() }), });// 监督者 Agentconst supervisorAgent = createAgent({ model: llm, tools: [scheduleEvent, manageEmail], // 子 Agent 作为工具 systemPrompt: "You coordinate between calendar and email.",});

特点：

•

🎯 一个监督者协调多个专业 Agent

•

🔄 子 Agent 通过工具接口调用

•

📋 适合任务分解和委派

•

🔐 支持人机审批（HITL）

使用场景：

•

客服系统（路由到专业 Agent）

•

项目管理（任务分配）

•

复杂流程编排

3️⃣Plan-and-Execute（通过中间件实现）

使用todoListMiddleware实现计划-执行模式。

const agent = createAgent({ model: "openai:gpt-4o", tools: [searchTool, fileTool, analysisTool], middleware: [ todoListMiddleware(), // 自动任务规划 ],});

执行流程：

特点：

•

📝 自动任务分解

•

📊 进度追踪

•

🔄 状态更新

•

🎯 适合复杂多步骤任务

4️⃣Tool Selector Pattern（工具选择模式）

使用llmToolSelectorMiddleware进行智能工具筛选。

const agent = createAgent({ model: "openai:gpt-4o", tools: [ // 100+ 个工具 searchTool, fileTool, databaseTool, apiTool, ... ], middleware: [ llmToolSelectorMiddleware({ model: "openai:gpt-4o-mini", // 轻量级模型筛选 maxTools: 5, // 最多选择 5 个工具 selectionPrompt: "Select the most relevant tools for the task", }), ],});

执行流程：

用户查询 ↓1. 选择器 LLM 分析查询2. 从 100+ 工具中筛选出 5 个相关工具3. 主 LLM 只看到筛选后的 5 个工具4. 执行工具调用

特点：

•

🎯 减少 token 消耗

•

⚡ 提高推理速度

•

🔧 支持大规模工具库

•

📊 避免工具选择困惑

5️⃣自定义 LangGraph构建复杂工作流

以前也说过，langchain的底层**依赖LangGraph实现智能体的编排。**而LangGraph特别搭建构建工作流。

下面是一个简单的案例。

import { StateGraph, END } from "@langchain/langgraph";const workflow = new StateGraph({ channels: { messages: { reducer: (x, y) => x.concat(y) }, nextAgent: { reducer: (x, y) => y ?? x }, },});// 添加节点workflow.addNode("researcher", researcherAgent);workflow.addNode("writer", writerAgent);workflow.addNode("reviewer", reviewerAgent);// 添加边和条件路由workflow.addEdge("__start__", "researcher");workflow.addConditionalEdges("researcher", (state) => { if (state.researchComplete) return "writer"; return "researcher";});workflow.addEdge("writer", "reviewer");workflow.addConditionalEdges("reviewer", (state) => { if (state.approved) return END; return "writer"; // 返工});const app = workflow.compile();

特点：

•

🔄 完全自定义工作流

•

📊 复杂状态管理

•

🎯 条件分支路由

•

🔁 循环和反馈

•

💾 检查点支持

🎨 二、中间件增强的特殊模式

基于createAgent+ 中间件组合实现的高级模式：

1️⃣Human-in-the-Loop（HITL）

让 AI Agent 在执行关键操作前暂停并等待人工审批，确保安全性和可控性。

humanInTheLoopMiddleware({ interruptOn: { send_email: true, // 发送邮件前需要审批 delete_file: { allowedDecisions: ["approve", "edit", "reject"] }, },})

2️⃣Model Fallback（模型降级）

用于在主模型调用失败时自动按顺序尝试备用模型，提高系统的容错性。

•

自动回退：主模型失败时，按顺序尝试备用模型

•

顺序执行：按传入顺序依次尝试，直到成功或全部失败

modelFallbackMiddleware( "openai:gpt-4o", "openai:gpt-4o-mini", // 备用 "anthropic:claude-3-5-sonnet", // 再备用)

3️⃣Context Editing（上下文管理）

用于在对话超过 token 阈值时自动清理旧的工具结果，从而管理上下文大小。它参考了 Anthropic 的上下文编辑能力，可用于任何 LangChain 聊天模型。

•

自动清理：当 token 数超过阈值时，自动清理旧的工具结果

•

保留最近结果：保留最近的 N 个工具结果（默认 3 个）

•

可配置策略：支持自定义编辑策略，可扩展

•

工具排除：可排除特定工具，避免被清理

•

可选清理工具输入：可选择是否同时清理工具调用的参数

import { contextEditingMiddleware, ClearToolUsesEdit } from "langchain";const agent = createAgent({ model: "anthropic:claude-3-5-sonnet", tools: [searchTool, calculatorTool], middleware: [ contextEditingMiddleware({ edits: [ new ClearToolUsesEdit({ triggerTokens: 50000, // 超过 50K tokens 时触发 clearAtLeast: 1000, // 至少回收 1K tokens keep: 5, // 保留最近 5 个工具结果 excludeTools: ["search"], // 不清理 search 工具的结果 clearToolInputs: true, // 同时清理工具调用参数 }), ], tokenCountMethod: "approx", // 使用近似计数（或 "model"） }), ],});

4️⃣Summarization（历史压缩）

用于在对话历史接近 token 限制时自动总结历史消息，保留最近的消息并压缩旧消息，从而控制 token 使用并保持上下文连续性。

•

自动监控：在每次模型调用前检查消息的 token 数量

•

智能总结：当 token 超过阈值时，自动总结旧消息

•

保持上下文：确保 AI/Tool 消息对不被拆分，保持对话的完整性

•

保留最近消息：保留最近的 N 条消息（默认 20 条），确保最新上下文不丢失

summarizationMiddleware({ model: "openai:gpt-4o-mini", maxTokensBeforeSummary: 50000, messagesToKeep: 5,})

5️⃣PII Redaction（敏感信息脱敏）

piiRedactionMiddleware({ redact: ["email", "phone", "ssn", "credit_card"], model: "openai:gpt-4o",})

6️⃣Tool Retry（工具重试）

toolRetryMiddleware({ maxRetries: 3, retryOn: ["NetworkError", "Timeout"],})

7️⃣Call Limit（调用限制）

callLimitMiddleware({ maxCalls: 10, // 最多 10 次模型调用})

8️⃣Prompt Caching（提示缓存）

anthropicPromptCachingMiddleware({ cacheSystemPrompt: true, cacheTools: true,})

📚 三、经典架构（langchain-classic）

这些是遗留的 Agent 类型，功能较简单但仍可用。

1️⃣ReAct Agent（经典版）

import { createReactAgent } from "langchain/agents";const agent = createReactAgent({ llm: model, tools: [searchTool, calculatorTool], prompt: reactPrompt,});const executor = new AgentExecutor({ agent, tools });

2️⃣Structured Chat Agent

import { createStructuredChatAgent } from "langchain/agents";const agent = createStructuredChatAgent({ llm: model, tools: [complexTool], prompt: structuredPrompt,});

3️⃣OpenAI Functions Agent

import { createOpenAIFunctionsAgent } from "langchain/agents";const agent = createOpenAIFunctionsAgent({ llm: model, // OpenAI 模型 tools: [weatherTool], prompt: functionsPrompt,});

4️⃣Tool Calling Agent

import { createToolCallingAgent } from "langchain/agents";const agent = createToolCallingAgent({ llm: model, tools: [searchTool], prompt: toolCallingPrompt,});

5️⃣XML Agent

import { createXMLAgent } from "langchain/agents";const agent = createXMLAgent({ llm: model, // Anthropic Claude tools: [xmlTool], prompt: xmlPrompt,});

6️⃣对话式 Agent

import { ConversationalRetrievalQAChain } from "langchain/chains";const chain = ConversationalRetrievalQAChain.fromLLM( model, vectorStore.asRetriever(), { memory });

7️⃣SQL Agent

import { createSQLAgent } from "langchain/agents/toolkits/sql";const toolkit = new SqlToolkit(db, model);const executor = createSQLAgent(model, toolkit);

最后

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