中间件 (Middleware)

原文：Middleware 中间件

一句话

中间件(Middleware)提供了一种更紧密控制代理执行过程的方式，可用于跟踪行为、转换提示、添加重试逻辑和应用速率限制等。

什么时候翻这页

当你需要更精细地控制代理执行流程，添加日志记录、调试功能、提示转换、重试机制、回退逻辑、速率限制、护栏和PII检测等功能时。

核心概念

中间件(Middleware)：一种机制，允许在代理执行的每个步骤前后插入自定义逻辑
代理循环(agent loop)：涉及调用模型、选择工具执行、在不再调用工具时结束的核心流程
钩子(hooks)：中间件在代理循环各个步骤前后提供的扩展点

怎么做

通过传递中间件给 create_agent 函数来添加中间件：

from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import SummarizationMiddleware, HumanInTheLoopMiddleware

agent = create_agent(
    model="gpt-5.4",
    tools=[...],
    middleware=[
        SummarizationMiddleware(...),
        HumanInTheLoopMiddleware(...)
    ],
)

在 LangGraph 工作流中使用中间件代理：

from langchain.agents import AgentState, create_agent
from langchain.agents.middleware import HumanInTheLoopMiddleware
from langgraph.graph import START, StateGraph

email_agent = create_agent(
    model="claude-sonnet-4-6",
    tools=[read_email, send_email],
    middleware=[HumanInTheLoopMiddleware(interrupt_on={"send_email": True})],
)

graph = (
    StateGraph(AgentState)
    .add_node("classify", classify_node)
    .add_node("email_agent", email_agent)
    .add_edge(START, "classify")
    .add_conditional_edges("classify", route)
    .compile()
)

命令 / API 速查

create_agent(model, tools, middleware=[...]): 创建带有中间件的代理
SummarizationMiddleware(...): 摘要中间件
HumanInTheLoopMiddleware(...): 人在循环中间件
middleware=[...]: 传递中间件列表给 create_agent

与 LangGraph / RAG 手册的联系

中间件不是独立的运行时，而是在 create_agent 返回的编译 LangGraph 内部运行。可以将整个代理（包括所有中间件）作为节点或子图放入更大的 StateGraph 中，每个中间件钩子继续运行。当周围拓扑结构比标准的"循环直到完成"更复杂时，可以使用这种模式，例如在路由到多个代理之前对输入进行分类、并行分派工作，或使用确定性步骤将代理调用缝合在一起。

初学者易错点

中间件不是独立的运行时，而是在 LangGraph 内部运行
HumanInTheLoopMiddleware 匹配每个工具的 .name，在 Python 中，@tool 装饰的函数从函数名获取名称
中间件钩子会随着代理节点一起传递，包括在子图中的使用

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