LangChain представляє проміжне програмне забезпечення для агентів для розробки власних систем керування ШІ
Felix Pinkston 15:31, 26 березня 2026
LangChain представляє систему AgentMiddleware, що дозволяє розробникам налаштовувати поведінку ШІ-агента за допомогою хуків для виявлення персональних даних, динамічного вибору інструментів та готових до виробництва функцій.
LangChain випустив комплексну систему проміжного програмного забезпечення, яка дозволяє розробникам налаштовувати поведінку ШІ-агента без необхідності створювати основну інфраструктуру з нуля. Фреймворк, детально описаний у блозі від 26 березня 2026, представляє шість окремих хуків, які перехоплюють та модифікують виконання агента на кожному етапі циклу.
Архітектура проміжного програмного забезпечення вирішує постійну проблему в розробці агентів: розрив між прототипами, готовими для демонстрації, та виробничими системами. Хоча базове налаштування, таке як заміна системних підказок або додавання інструментів, завжди було простим, зміна фундаментального циклу агента — що відбувається перед викликами моделі, як виконуються інструменти, коли втручаються люди — вимагала обширного власного коду.
Як працює система хуків
AgentMiddleware надає шість точок втручання. before_agent спрацьовує один раз при виклику для завантаження пам'яті або перевірки вхідних даних. before_model запускається перед кожним викликом LLM, корисний для обрізання історії або відловлювання конфіденційних даних. wrap_model_call обробляє кешування, повторні спроби та динамічне прив'язування інструментів. wrap_tool_call робить те саме для виконання інструментів. after_model впроваджується в робочі процеси за участю людини. after_agent обробляє очищення та сповіщення.
Ці проміжні програмні забезпечення накладаються. Розробники можуть додавати кілька модифікацій без конфліктів.
Вбудовані рішення для поширених проблем
LangChain постачається з готовим проміжним програмним забезпеченням для шаблонів, які постійно з'являються у виробничих розгортаннях. PIIMiddleware реалізує хуки before_model та after_model для маскування, редагування або хешування персональних даних — критично важливо для відповідності HIPAA, де ви не можете просто використати підказки для забезпечення юридичної безпеки.
LLMToolSelectorMiddleware вирішує проблему роздування контексту, запускаючи швидку модель для ідентифікації відповідних інструментів з реєстру перед основним викликом, прив'язуючи лише те, що потрібно. SummarizationMiddleware запобігає переповненню контексту шляхом стиснення історії повідомлень, коли кількість токенів стає занадто високою.
ModelRetryMiddleware обгортає виклики API з налаштовуваною логікою повторних спроб — кількість повторних спроб, фактори затримки, початкові затримки для обмеження швидкості. ShellToolMiddleware обробляє ініціалізацію та завершення ресурсів навколо циклів агента.
Deep Agents як підтвердження концепції
LangChain побудував Deep Agents повністю на цьому стеку проміжного програмного забезпечення для перевірки архітектури. Система керування агентом працює на create_agent, стандартній точці входу LangChain, зі спеціалізованим проміжним програмним забезпеченням, накладеним зверху: FilesystemMiddleware для управління контекстом на основі файлів, SubagentMiddleware для ізольованих за контекстом субагентів, SkillsMiddleware для прогресивного розкриття можливостей.
Підхід дозволяє командам незалежно керувати різними задачами. Бізнес-логіка залишається відокремленою від основного коду агента. Багаторазове проміжне програмне забезпечення може поширюватися в організаціях без тісного зв'язку.
Що це означає для розробки агентів
LangChain визнає, що покращення можливостей моделей врешті-решт поглине деякі поточні функції проміжного програмного забезпечення — узагальнення, вибір інструментів, обрізання виводу можуть перейти в самі моделі. Але детерміністичне застосування політики, виробничі обмеження та специфічна для бізнесу логіка не мігрують. Вони залишаться на рівні системи керування.
Розробники можуть почати з create_agent для мінімальних налаштувань або create_deep_agent для більш надійних основ. Внески власного проміжного програмного забезпечення приймаються через документацію інтеграції LangChain.
- langchain
- ШІ-агенти
- проміжне програмне забезпечення
- deep agents
- інструменти розробника
