企业官网建设流程全解析

集团网站建设特色,网站建设什么时候好,东莞app,网站开发的目的意义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#xff1a; 静态模型#xff1a;在创建 Agent 或独立调用时一次性指定模型#xff0c;执行期间不变。动态模型#xff1a;在运行时依据上下文与状态选择最合适的模型#xff0c;通过中…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)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。那么如何系统的去学习大模型LLM作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师我经常会收到一些评论和私信我是小白学习大模型该从哪里入手呢我自学没有方向怎么办这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历一定要继续看下去这些问题啊也不是三言两语啊就能讲明白的。所以我综合了大模型的所有知识点给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢我就曾放空大脑以一个大模型小白的角度去重新解析它采用基础知识和实战项目相结合的教学方式历时3个月终于完成了这样的课程让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。由于篇幅有限⚡️ 朋友们如果有需要全套 《2025全新制作的大模型全套资料》扫码获取~大模型学习指南路线汇总我们这套大模型资料呢会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。①.基础篇基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念用最易懂的方式带你入门大模型。②.进阶篇接下来是进阶篇你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。③.实战篇实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目已脱敏比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。④.福利篇最后呢会给大家一个小福利课程视频中的所有素材有搭建AI开发环境资料包还有学习计划表几十上百G素材、电子书和课件等等只要你能想到的素材我这里几乎都有。我已经全部上传到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】相信我这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最易懂的小白专用课