Hello folks，我是 Luga，今天我們來(lái)聊一下人工智能應(yīng)用場(chǎng)景 - 構(gòu)建大模型應(yīng)用架構(gòu)治理框架：Agent Middleware。

隨著大語(yǔ)言模型(LLM)的飛速發(fā)展，我們正站在一個(gè)全新的技術(shù)浪潮之巔。LLM 不再僅僅是簡(jiǎn)單的文本生成器，它們正通過(guò)集成外部工具和環(huán)境，演變?yōu)榫哂型评?、?guī)劃和執(zhí)行能力的智能體(Agent)。然而，要將這些智能體從實(shí)驗(yàn)室?guī)肷a(chǎn)環(huán)境，我們必須解決一系列復(fù)雜的工程化挑戰(zhàn)：如何管理工具調(diào)用?如何確保決策的可靠性?如何構(gòu)建一個(gè)可擴(kuò)展、可維護(hù)的 Agent 系統(tǒng)?

這正是 Agent Middleware 誕生的背景。作為一整套位于 LLM 和外部世界之間的技術(shù)棧，Agent Middleware 旨在將 Agent 從一個(gè)脆弱的概念驗(yàn)證(PoC)，轉(zhuǎn)化為一個(gè)強(qiáng)大的、可信賴的生產(chǎn)級(jí)應(yīng)用。本文將深入探討 Agent Middleware 的核心概念、關(guān)鍵組件、技術(shù)演進(jìn)，并展望它如何從根本上重塑未來(lái)的應(yīng)用開(kāi)發(fā)范式。

一、Agent 架構(gòu)的演進(jìn)與 Middleware 的必然性

眾所周知，隨著大語(yǔ)言模型(LLM)能力的爆炸式增長(zhǎng)，Agent 架構(gòu)已成為下一代企業(yè)級(jí)應(yīng)用的核心范式。然而，直接構(gòu)建和擴(kuò)展復(fù)雜的 Agent 系統(tǒng)面臨三大結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)：復(fù)雜性(Complexity)、可觀測(cè)性(Observability)和可靠性(Reliability)。

在 Agent Middleware 未引入之前，應(yīng)用邏輯必須直接處理 LLM 的 API 調(diào)用、復(fù)雜的提示詞工程、以及工具調(diào)用的循環(huán)邏輯，從而導(dǎo)致如下問(wèn)題：

• 業(yè)務(wù)邏輯與推理邏輯強(qiáng)耦合： 難以維護(hù)和升級(jí)。
• 狀態(tài)管理分散： 難以追蹤 Agent 的多步驟決策過(guò)程。

在未引入 Agent Middleware 之前，企業(yè)級(jí)智能系統(tǒng)的典型架構(gòu)如上圖所示，這種架構(gòu)的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單但脆弱。應(yīng)用開(kāi)發(fā)者必須直接與 LLM 的推理循環(huán)交互，在一條單一調(diào)用鏈上同時(shí)承擔(dān)：業(yè)務(wù)狀態(tài)管理、提示詞(Prompt)模板生成以及多輪工具調(diào)用與中間結(jié)果驗(yàn)證等一系列任務(wù)操作。

從架構(gòu)角度看，這種設(shè)計(jì)存在三大致命耦合：

(1) 業(yè)務(wù)邏輯與推理邏輯混雜

當(dāng) LLM 的上下文與業(yè)務(wù)狀態(tài)混為一體時(shí)，代碼難以維護(hù)，復(fù)用性極低。任意一次 Prompt 模板變更都可能引發(fā)系統(tǒng)行為偏移。

(2) 狀態(tài)管理分散

每個(gè) Agent 或任務(wù)實(shí)例都需自行維護(hù)上下文，導(dǎo)致系統(tǒng)層面無(wú)法追蹤推理鏈路(Reasoning Trace)。

(3) 可擴(kuò)展性受限

由于缺乏統(tǒng)一的任務(wù)調(diào)度與內(nèi)存管理層，使得多 Agent 協(xié)作與任務(wù)編排變得復(fù)雜且代價(jià)高昂。

Agent Middleware(智能體中間件)的出現(xiàn)，正是為了在底層 LLM 核心和上層業(yè)務(wù)應(yīng)用之間，構(gòu)建一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的、可控的、高性能的架構(gòu)層。它將 LLM 的推理能力轉(zhuǎn)化為可編排、可審計(jì)的系統(tǒng)級(jí)行為。

二、如何理解 Agent Middleware ?

在 LangChain 1.0 版本中，引入 Middleware 機(jī)制對(duì)傳統(tǒng) Agent “思考-行動(dòng)”(Think-Act)核心循環(huán)的一次重大架構(gòu)升級(jí)以及范式重塑。旨在將 Agent 的執(zhí)行路徑從一個(gè)簡(jiǎn)單的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)調(diào)用轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)高度可定制、可攔截、可審計(jì)的管道(Pipeline)，徹底解決了 Agent 流程硬編碼、不可觀察的問(wèn)題。

1. 核心循環(huán)的架構(gòu)構(gòu)成

在 LangChain 的 Agent 架構(gòu)中，一個(gè)最小化的執(zhí)行循環(huán)由兩個(gè)核心節(jié)點(diǎn)組成：

• 模型節(jié)點(diǎn)(Model Node)： 負(fù)責(zé) “思考/決策”。它接收當(dāng)前狀態(tài)和工具描述，利用 LLM 進(jìn)行推理，決定下一步的行動(dòng)(例如：調(diào)用哪個(gè)工具，參數(shù)是什么)。
• 工具節(jié)點(diǎn)(Tool Node)： 負(fù)責(zé) “行動(dòng)/執(zhí)行”。它接收模型決策，執(zhí)行外部函數(shù)調(diào)用或 API 操作，并返回結(jié)果(觀察值)。

2. 中間件的架構(gòu)定位與控制流注入

Middleware 被定位為一套位于模型節(jié)點(diǎn)兩側(cè)的攔截器(Interceptors)。它不負(fù)責(zé)核心業(yè)務(wù)邏輯(思考或行動(dòng))，而是負(fù)責(zé)流程控制、狀態(tài)管理和請(qǐng)求/響應(yīng)的動(dòng)態(tài)修改。具體可參考下圖所示：

在上述流程圖中，我們可以看到：Agent Middleware 對(duì) LLM 驅(qū)動(dòng)的決策循環(huán)的攔截機(jī)制，將 Agent 的執(zhí)行路徑從簡(jiǎn)單的線性調(diào)用轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)可插拔、可審計(jì)的管道(Pipeline)。其主要涉及如下環(huán)節(jié)：

(1) Agent 循環(huán)的啟動(dòng)與進(jìn)入攔截路徑

流程始于 Input(輸入)，即 Agent 接收到用戶的目標(biāo)或上一個(gè)工具返回的觀察結(jié)果。這個(gè)輸入流在到達(dá)核心的模型節(jié)點(diǎn)(Model Node)之前，必須依次通過(guò)兩個(gè)攔截點(diǎn)：Middleware.before_model 和 Middleware.modify_model_request，構(gòu)成“進(jìn)入攔截管道”。

(2) 核心決策節(jié)點(diǎn)(Model Node)：推理與分岔

經(jīng)過(guò) Middleware 的處理，請(qǐng)求到達(dá)核心的 Model(模型)節(jié)點(diǎn)。這是 Agent 架構(gòu)的推理核心。LLM 在這里接收增強(qiáng)后的請(qǐng)求(包括上下文、工具描述和目標(biāo))，進(jìn)行思維鏈(CoT)推理，并決定下一步的行動(dòng)，模型推理完成后，執(zhí)行流會(huì)根據(jù)推理結(jié)果產(chǎn)生分岔(Fork)

(3) 退出攔截與循環(huán)閉環(huán)

當(dāng) LLM 完成推理后，無(wú)論是生成最終輸出還是返回行動(dòng)指令，流程都會(huì)經(jīng)歷 Middleware.after_model 攔截器。

3. 三種攔截機(jī)制的架構(gòu)職責(zé)

Middleware 提供了三種精細(xì)化的鉤子(Hooks)，分別對(duì)應(yīng)不同的架構(gòu)職責(zé)，具體可參考如下所示：

(1) 流程控制與狀態(tài)更新 (before_model / after_model)

這兩個(gè)鉤子專(zhuān)注于宏觀的流程和狀態(tài)管理。接下來(lái)，我們分別針對(duì)這2者進(jìn)行簡(jiǎn)單解析：

① before_model (進(jìn)入攔截)

在 LLM 思考前，執(zhí)行前置邏輯。例如，檢查用戶權(quán)限、從外部數(shù)據(jù)庫(kù)加載額外的上下文信息(高級(jí) RAG)、或檢查當(dāng)前狀態(tài)是否滿足提前終止條件。

before_model 允許在模型調(diào)用前更新全局狀態(tài)或?qū)崿F(xiàn)流程跳轉(zhuǎn)(例如，直接跳到下一個(gè)工具節(jié)點(diǎn)，避免不必要的 LLM 調(diào)用)。

② after_model (返回?cái)r截 - 逆序)：

在 LLM 返回推理結(jié)果后，執(zhí)行后置邏輯。例如，對(duì) LLM 的原始輸出進(jìn)行格式校驗(yàn)、事實(shí)核查或風(fēng)險(xiǎn)過(guò)濾(Guardrails)。

after_model 遵循逆序執(zhí)行。如果應(yīng)用了 Middleware A 和 B，進(jìn)入時(shí)是 A → B，返回時(shí)是 B → A。這類(lèi)似于洋蔥模型，保證了每層邏輯在退出時(shí)能清理或處理自己的影響。

(2) 請(qǐng)求參數(shù)的動(dòng)態(tài)修改 (modify_model_request)

這個(gè)鉤子專(zhuān)注于精細(xì)化的參數(shù)控制，影響的范圍僅限于當(dāng)前的 LLM 調(diào)用。在模型調(diào)用前，對(duì)請(qǐng)求的輸入?yún)?shù)進(jìn)行即時(shí)、無(wú)副作用的調(diào)整。用戶可以動(dòng)態(tài)修改：

• 提示詞/消息列表(Prompt/Message List)： 臨時(shí)添加或刪除特定上下文。
• 工具集(Tools)或工具選擇(Tool Choice)： 根據(jù)當(dāng)前上下文臨時(shí)啟用或禁用某些工具。
• 模型/配置(Model/Settings)： 動(dòng)態(tài)切換模型(例如，將簡(jiǎn)單的思考切換到成本較低的模型)。

modify_model_request 實(shí)現(xiàn)了運(yùn)行時(shí)配置的彈性，允許 Agent 根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境和推理狀態(tài)，動(dòng)態(tài)調(diào)整其 LLM 的能力邊界和成本。

三、為什么 Agent Middleware 是一種“架構(gòu)級(jí)創(chuàng)新” ?

Agent Middleware 的價(jià)值并非僅僅在于代碼層面的便利性，而在于它對(duì)智能系統(tǒng)架構(gòu)帶來(lái)了以下三方面的架構(gòu)級(jí)創(chuàng)新，具體體現(xiàn)在如下：

1. 抽象層次的提升：從“函數(shù)調(diào)用”到“語(yǔ)義行為契約”

Agent Middleware 重新定義了架構(gòu)的抽象層次，使得開(kāi)發(fā)者和架構(gòu)師可以從底層技術(shù)細(xì)節(jié)中解放出來(lái)。關(guān)注點(diǎn)由原先面向底層 API 的“函數(shù)調(diào)用(Function Calling)”上升為面向“語(yǔ)義行為契約(Semantic Behavior Contracts)” ，極大地簡(jiǎn)化了系統(tǒng)設(shè)計(jì)，將智能邏輯作為一項(xiàng)可編排、可復(fù)用的服務(wù)(Service)抽象出來(lái)。

2. 解耦范式的重塑：認(rèn)知邏輯與業(yè)務(wù)邏輯的清晰分界

Middleware 解決了傳統(tǒng) Agent 架構(gòu)中認(rèn)知(Cognition)與業(yè)務(wù)(Business)之間的致命耦合?；谝肓说摹爸虚g語(yǔ)義層”能夠有效處理 Agent 的決策、規(guī)劃和狀態(tài)管理。

這種解耦使得系統(tǒng)的認(rèn)知邏輯(例如，LLM 模型或提示詞的迭代)可以完全獨(dú)立于業(yè)務(wù)邏輯(例如，后端 API 的變更)進(jìn)行開(kāi)發(fā)、測(cè)試和部署，實(shí)現(xiàn)了高度的模塊化和系統(tǒng)彈性。

3. 智能系統(tǒng)的治理入口：邁向可審計(jì)的微服務(wù)組件

Agent Middleware 首次為 AI 組件在企業(yè)級(jí)環(huán)境中提供了統(tǒng)一的治理和運(yùn)維入口，使得 Agent Component 第一次能夠像數(shù)據(jù)中心的微服務(wù)那樣被統(tǒng)一管理、監(jiān)控和擴(kuò)展。企業(yè)可以對(duì) AI 行為進(jìn)行集中式的、細(xì)粒度的策略控制，滿足金融、醫(yī)療等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的合規(guī)性要求。

Agent Middleware 的本質(zhì)，不是又一種中間件，而是一種認(rèn)知架構(gòu)層，讓 Agent 擁有系統(tǒng)級(jí)的語(yǔ)義通路，讓企業(yè)能夠以工程化方式管理智能行為。

或許，未來(lái)，隨著多智能體系統(tǒng)(MAS)和認(rèn)知操作系統(tǒng)(Cognitive OS)的出現(xiàn)，Agent Middleware 將成為智能社會(huì)的“TCP/IP 層”——一切智能行為的底層共識(shí)。

Reference ：

• [1] https://blog.langchain.com/agent-middleware/
• [2] https://dev.to/lukehinds/inside-agentup-the-architecture-that-makes-ai-agents-actually-work-47mm

Adiós !