Middleware 中间件概述 | 产品经理学Langchian

概述

为什么需要中间件

智能体在实际应用中，仅依靠 “模型 + 工具” 的基础架构难以应对复杂需求，会面临以下关键问题：

1. 资源与成本失控：无限制的模型调用（如 API 费用）、工具调用（如外部 API 高频请求）可能导致成本飙升，甚至因 “无限循环调用” 耗尽资源；
2. 可靠性与容错能力弱：模型故障（如 API 超时、服务下线）、工具调用失败（如网络波动、外部服务异常）会直接导致智能体中断，缺乏备用方案；
3. 上下文管理困难：长对话场景下，token 数量易超出模型上下文窗口，导致历史信息丢失，影响对话连贯性；
4. 合规与安全风险：用户输入或工具返回中可能包含个人身份信息（PII，如邮箱、信用卡号），若未处理会违反数据合规要求；
5. 效率与精准度低：当智能体关联大量工具时，模型可能频繁调用无关工具，浪费 token 且降低响应速度；
6. 开发与测试效率低：实际工具（如数据库查询、邮件发送）可能存在调用成本高、环境依赖强的问题，难以快速测试智能体逻辑。

中间件的核心作用，就是通过模块化、可配置的组件，针对性解决上述痛点，让智能体从 “基础可用” 升级为 “生产级可靠”。

使用场景

官方文档中列举了中间件的 4 类核心使用场景，覆盖智能体开发与运行的关键需求：

1. 行为追踪：通过日志（Logging）、数据分析（Analytics）、调试（Debugging）功能，实时监控智能体的执行状态（如模型调用次数、工具选择逻辑），便于问题定位与优化；
2. 内容转换：对智能体的关键环节进行格式 / 内容调整，包括 “提示词（Prompt）改造”“工具选择过滤”“输出结果格式化”，适配不同场景的需求（如统一输出格式、筛选无关工具）；
3. 容错与终止控制：添加 “重试（Retries）”“降级（Fallbacks）” 逻辑（如工具调用失败后自动重试、模型故障时切换备用模型），同时支持 “提前终止”（如达到调用次数上限时停止执行），提升智能体可靠性；
4. 安全与资源管控：通过 “速率限制（Rate Limits）” 防止工具 / 模型过度调用，“安全护栏（Guardrails）” 规避违规操作，“PII 检测” 识别并处理敏感信息，满足合规与成本控制需求。

使用方法

在通过 <code>create_agent</code> 函数创建智能体时，通过 <code>middleware</code> 参数传入一个或多个中间件实例。如下方代码：

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

agent = create_agent(
    model="gpt-4o",
    tools=[...],  # 智能体关联的工具列表
    middleware=[  # 传入中间件实例列表
        SummarizationMiddleware(...),  # 对话总结中间件
        HumanInTheLoopMiddleware(...)  # 人机协同中间件
    ],
)

The agent loop 智能体循环

什么是Agent Loop

智能体循环是 LangChain 智能体完成任务的基础执行框架，其本质是 “模型决策 - 工具执行 - 结果反馈” 的闭环流程，具体作用可概括为 3 点：

核心循环为：<code>接收请求（request）→ 模型推理（model）→ 选择工具（action）→ 执行工具（tools）→ 反馈结果（result）→ （若需继续则重复循环，直至无工具调用）</code>

为什么需要Agent Loop

1. 明确智能体的 “任务执行逻辑”：简言之，智能体循环是智能体 “能完成任务” 的基础 —— 没有循环，智能体无法实现 “多轮决策 + 工具协作”，只能单次调用模型或工具。

2.支撑 “复杂任务的拆解与执行”：若没有循环，智能体无法串联多步操作，只能处理 “单次模型调用” 或 “单次工具调用” 的简单需求。

3. 确保 “结果的准确性与完整性”:若没有循环，智能体无法根据中间结果调整决策，可能直接返回 “未查天气的模糊回答”，导致结果不准确。

Agent Loop与中间件的关系

LangChain 中间件的核心目标是 “对智能体执行过程进行精细化控制”（如日志监控、重试、PII 检测等），而这种 “控制能力” 必须基于Agent Loop —— 因为中间件的所有功能，都需要嵌入到循环的特定节点中实现。

中间件在Agent Loop中的使用

明确“嵌入位置”

文档中明确了中间件的 “钩子（Hooks）” 与循环节点的对应关系：

明确”具体功能“

中间件的所有功能，本质是 “在循环的特定节点插入自定义逻辑”，而循环是这些逻辑的 “载体”。例如：

• “工具重试中间件（Tool Retry）”：需嵌入<code>wrap_tool_call</code>钩子（工具调用过程中），当工具调用失败时，触发重试逻辑；
• “对话总结中间件（Summarization）”：需嵌入<code>before_model</code>钩子（模型调用前），当对话 token 接近上限时，自动总结历史内容；
• “人机协同中间件（Human-in-the-loop）”：需嵌入<code>wrap_tool_call</code>钩子（工具调用前），当调用高风险工具（如发送邮件）时，暂停循环等待人工审批。

知识点

• 定义与定位：Middleware 是插入 Agent 循环（模型→选工具→执行→终止）各环节的钩子，用于观测与控制。
• 主要用途：日志/分析、提示与工具拦截或改写、输出格式化、重试/回退、提前终止、限流、Guardrails、PII 检测。
• 接入方式：在 <code>create_agent</code> 时传入 <code>middleware=[...]</code>；顺序即执行顺序。
• 生命周期钩子：在模型调用前后、工具选择前后、最终收敛前后插入逻辑，实现逐步治理。
• 内置 vs 自定义：官方提供常用中间件（如摘要、人类介入等）；业务可扩展自定义中间件（装饰器+钩子）。
• 与其他模块的关系：
  • Agent Loop：Middleware 监控或改写 loop 中的每一环。
  • Models/Tools：可对模型提示、工具选择/输入输出做过滤或注入。
  • 监控/审计：结合日志、埋点、报警工具输出。

常见问题（10）

1) Middleware 主要解决什么痛点？

• 解决 Agent 链路不可观测、不可控、难回滚的问题。
  2) 会影响模型输出质量吗？
• 不直接提升模型能力，但通过提示/工具拦截与回退策略提高整体成功率与稳定性。
  3) 与 Guardrails 有何区别？
• Guardrails 更偏响应安全与约束；Middleware 覆盖更广，包括日志、限流、重试、提示改写等。
  4) 执行顺序如何定义？
• 按 <code>middleware</code> 列表顺序执行，可在 PRD 中要求可配置优先级。
  5) 是否会增加延迟？
• 会有额外开销；需在需求中说明可观测指标与阈值，必要时做采样或只在高风险场景开启。
  6) 如何做回退策略？
• 在钩子中检测异常/超时，切换到备用模型或直接降级为规则回复。
  7) 怎么做 PII/合规拦截？
• 在模型调用前或工具执行后检测并脱敏，必要时阻断或进入人工审核。
  8) 人工介入怎么设计？
• Human-in-the-loop Middleware：检测需要人工确认的场景，路由到审核界面，确认后再继续 Agent。
  9) 如何与监控平台集成？
• 在钩子中发送埋点/日志到 Observability（如 LangSmith）或内部 APM；记录 run_id、耗时、错误码。
  10) 如何测试与灰度？
  • 提供开关与分组，先在测试环境或部分用户开启；记录对比指标（成功率、延迟、异常率）。

适用场景

• 合规审计与敏感信息防护
  • 问题：对话或工具调用中可能泄露 PII/涉敏信息。
  • 方案：中间件在模型输入/输出和工具结果后做 PII 检测与脱敏，必要时中断或转人工。
  • 价值：降低合规风险，形成审计留痕。
• 运营实验与质量提升（A/B + 回退）
  • 问题：新模型/工具上线需控制风险。
  • 方案：中间件按流量分组应用新策略，失败时自动回退到旧模型或安全回复；记录埋点供评估。
  • 价值：在不影响主业务的情况下迭代，透明对比效果。

扩展信息

• 官方 Middleware 总览及 API 参考：https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/middleware/overview
• 建议同时阅读：Built-in middleware、Custom middleware 章节，规划可复用与自定义的策略库。