用 LangChain 构建 AI Agent 的人应该都遇到过这种情况：测试阶段一切正常，部署到生产环境就开始出各种问题。上下文管理混乱，Agent 的行为变得难以预测，最后不得不写一堆自定义代码来控制信息流向。
这是因为在v1.0 之前的 LangChain 对上下文工程的支持不够系统化。上下文工程的本质其实就是信息管理——给 AI 多少信息、什么时候给、以什么方式给。信息过载会导致模型困惑，信息不足则无法完成任务。这个平衡点一直很难把握。
LangChain v1.0 引入的中间件机制就是为了解决这个问题。中间件的作用类似于一个信息协调层，在用户输入到达模型之前进行必要的处理：
- 规范化输入格式
- 注入相关背景知识
- 过滤敏感信息
- 限制工具调用权限
这种架构保证了模型接收到的始终是经过精心组织的上下文。
https://avoid.overfit.cn/post/40815da9448149ce802430565a0765d3
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