知识集合
LangChain v1 Agent 学习路线
围绕 LangChain v1 的 create_agent、消息、工具、记忆、中间件和子 Agent 学习。
第 1 章：构造 `create_agent`
目标
第 1 章：Prompt 与消息模板
学习目标
第 2 章：LCEL 与 Runnable
学习目标
第 2 章：消息、Prompt、工具与结构化输出
消息协议
第 3 章：标准 Agent 与 Middleware
学习目标
第 3 章：短期记忆
短期记忆是同一对话 thread 的 Agent state 持久化，不是模型自己的记忆。给 createagent 传 checkpointer=InMemorySaver()，每次调用传相同 config={"configurable": {"threadid": "..."}}，第二轮就会恢复第一轮写入的 mes
第 4 章：文档、切分、Embedding 与 Retriever
学习目标
第 4 章：长期记忆与 Store
长期记忆是跨 thread 的受控数据。Store 挂在编译 Agent 上，工具通过 ToolRuntime.store 读取；namespace 必须包含已认证用户 id，避免 A 用户读到 B 用户的偏好。
第 5 章：RAG 检索 Agent
学习目标
第 5 章：流式输出与观测
ainvoke 适合只要最终 state；astream 适合 UI 或实时日志；astreamevents(version="v2") 适合查看 Runnable/Agent 的嵌套生命周期。三者都执行真实工作，不要为了“流式”重复调用 Agent。
第 6 章：预制 Middleware
Middleware 在模型或工具节点前后执行，解决横切问题，不承担业务状态机。按顺序传入 middleware=[...]；顺序会影响谁先观察和修改请求。
第 6 章：Runnable 观测与生产边界
学习目标
第 7 章：自定义 `AgentMiddleware`
只在预制 middleware 无法表达需求时自定义。常用钩子：beforeagent/afteragent 观察整次运行，beforemodel/aftermodel 修改或检查 state，wrapmodelcall 动态选择模型，wraptoolcall 拦截单次工具。
第 8 章：人在回路（HITL）
对有外部副作用的工具使用 HumanInTheLoopMiddleware。它在模型提出匹配工具调用后生成 LangGraph interrupt；调用方展示 action，再以 Command(resume={"decisions": [...]}) 恢复。必须配 checkpointer，否则没有可恢复状态。
第 9 章：Context engineering
Context engineering 是把有限、可信、任务相关的信息在正确时机交给模型，不是把所有数据拼进 system prompt。一个可审查顺序是：稳定规则 最近消息 已验证工具结果 当前任务所需的最小长期记忆 模型调用。
第 10 章：子 Agent 与结构化交接
子 Agent 的目的不是把任何函数都拆成 Agent，而是隔离专业工具、上下文和失败边界。父 Agent 只传任务契约，子 Agent 只返结果契约，禁止把完整父对话、认证信息或所有 Store 内容直接转发。
第 11 章：综合 Agent
[16integratedagent.py](examples/16integratedagent.py) 组合标准 Agent 的必要部件：