Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應用場景 - 構建大模型應用架構治理框架：Agent Middleware。

隨著大語言模型(LLM)的飛速發展，我們正站在一個全新的技術浪潮之巔。LLM 不再僅僅是簡單的文本生成器，它們正通過集成外部工具和環境，演變為具有推理、規劃和執行能力的智能體(Agent)。然而，要將這些智能體從實驗室帶入生產環境，我們必須解決一系列復雜的工程化挑戰：如何管理工具調用?如何確保決策的可靠性?如何構建一個可擴展、可維護的 Agent 系統?

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棧，Agent Middleware 旨在將 Agent 從一個脆弱的概念驗證(PoC)，轉化為一個強大的、可信賴的生產級應用。本文將深入探討 Agent Middleware 的核心概念、關鍵組件、技術演進，并展望它如何從根本上重塑未來的應用開發范式。

一、Agent 架構的演進與 Middleware 的必然性

眾所周知，隨著大語言模型(LLM)能力的爆炸式增長，Agent 架構已成為下一代企業級應用的核心范式。然而，直接構建和擴展復雜的 Agent 系統面臨三大結構性挑戰：復雜性(Complexity)、可觀測性(Observability)和可靠性(Reliability)。

在 Agent Middleware 未引入之前，應用邏輯必須直接處理 LLM 的 API 調用、復雜的提示詞工程、以及工具調用的循環邏輯，從而導致如下問題：

• 業務邏輯與推理邏輯強耦合： 難以維護和升級。
• 狀態管理分散： 難以追蹤 Agent 的多步驟決策過程。

在未引入 Agent Middleware 之前，企業級智能系統的典型架構如上圖所示，這種架構的特點是簡單但脆弱。應用開發者必須直接與 LLM 的推理循環交互，在一條單一調用鏈上同時承擔：業務狀態管理、提示詞(Prompt)模板生成以及多輪工具調用與中間結果驗證等一系列任務操作。

從架構角度看，這種設計存在三大致命耦合：

(1) 業務邏輯與推理邏輯混雜

當 LLM 的上下文與業務狀態混為一體時，代碼難以維護，復用性極低。任意一次 Prompt 模板變更都可能引發系統行為偏移。

(2) 狀態管理分散

每個 Agent 或任務實例都需自行維護上下文，導致系統層面無法追蹤推理鏈路(Reasoning Trace)。

(3) 可擴展性受限

由于缺乏統一的任務調度與內存管理層，使得多 Agent 協作與任務編排變得復雜且代價高昂。

Agent Middleware(智能體中間件)的出現，正是為了在底層 LLM 核心和上層業務應用之間，構建一個標準化的、可控的、高性能的架構層。它將 LLM 的推理能力轉化為可編排、可審計的系統級行為。

二、如何理解 Agent Middleware ?

在 LangChain 1.0 版本中，引入 Middleware 機制對傳統 Agent “思考-行動”(Think-Act)核心循環的一次重大架構升級以及范式重塑。旨在將 Agent 的執行路徑從一個簡單的點對點調用轉變為一個高度可定制、可攔截、可審計的管道(Pipeline)，徹底解決了 Agent 流程硬編碼、不可觀察的問題。

1. 核心循環的架構構成

在 LangChain 的 Agent 架構中，一個最小化的執行循環由兩個核心節點組成：

• 模型節點(Model Node)： 負責 “思考/決策”。它接收當前狀態和工具描述，利用 LLM 進行推理，決定下一步的行動(例如：調用哪個工具，參數是什么)。
• 工具節點(Tool Node)： 負責 “行動/執行”。它接收模型決策，執行外部函數調用或 API 操作，并返回結果(觀察值)。

2. 中間件的架構定位與控制流注入

Middleware 被定位為一套位于模型節點兩側的攔截器(Interceptors)。它不負責核心業務邏輯(思考或行動)，而是負責流程控制、狀態管理和請求/響應的動態修改。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 LLM 驅動的決策循環的攔截機制，將 Agent 的執行路徑從簡單的線性調用轉變為一個可插拔、可審計的管道(Pipeline)。其主要涉及如下環節：

(1) Agent 循環的啟動與進入攔截路徑

流程始于 Input(輸入)，即 Agent 接收到用戶的目標或上一個工具返回的觀察結果。這個輸入流在到達核心的模型節點(Model Node)之前，必須依次通過兩個攔截點：Middleware.before_model 和 Middleware.modify_model_request，構成“進入攔截管道”。

(2) 核心決策節點(Model Node)：推理與分岔

經過 Middleware 的處理，請求到達核心的 Model(模型)節點。這是 Agent 架構的推理核心。LLM 在這里接收增強后的請求(包括上下文、工具描述和目標)，進行思維鏈(CoT)推理，并決定下一步的行動，模型推理完成后，執行流會根據推理結果產生分岔(Fork)

(3) 退出攔截與循環閉環

當 LLM 完成推理后，無論是生成最終輸出還是返回行動指令，流程都會經歷 Middleware.after_model 攔截器。

3. 三種攔截機制的架構職責

Middleware 提供了三種精細化的鉤子(Hooks)，分別對應不同的架構職責，具體可參考如下所示：

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

這兩個鉤子專注于宏觀的流程和狀態管理。接下來，我們分別針對這2者進行簡單解析：

① before_model (進入攔截)

在 LLM 思考前，執行前置邏輯。例如，檢查用戶權限、從外部數據庫加載額外的上下文信息(高級 RAG)、或檢查當前狀態是否滿足提前終止條件。

before_model 允許在模型調用前更新全局狀態或實現流程跳轉(例如，直接跳到下一個工具節點，避免不必要的 LLM 調用)。

② after_model (返回攔截 - 逆序)：

在 LLM 返回推理結果后，執行后置邏輯。例如，對 LLM 的原始輸出進行格式校驗、事實核查或風險過濾(Guardrails)。

after_model 遵循逆序執行。如果應用了 Middleware A 和 B，進入時是 A → B，返回時是 B → A。這類似于洋蔥模型，保證了每層邏輯在退出時能清理或處理自己的影響。

(2) 請求參數的動態修改 (modify_model_request)

這個鉤子專注于精細化的參數控制，影響的范圍僅限于當前的 LLM 調用。在模型調用前，對請求的輸入參數進行即時、無副作用的調整。用戶可以動態修改：

• 提示詞/消息列表(Prompt/Message List)： 臨時添加或刪除特定上下文。
• 工具集(Tools)或工具選擇(Tool Choice)： 根據當前上下文臨時啟用或禁用某些工具。
• 模型/配置(Model/Settings)： 動態切換模型(例如，將簡單的思考切換到成本較低的模型)。

modify_model_request 實現了運行時配置的彈性，允許 Agent 根據實時環境和推理狀態，動態調整其 LLM 的能力邊界和成本。

三、為什么 Agent Middleware 是一種“架構級創新” ?

Agent Middleware 的價值并非僅僅在于代碼層面的便利性，而在于它對智能系統架構帶來了以下三方面的架構級創新，具體體現在如下：

1. 抽象層次的提升：從“函數調用”到“語義行為契約”

Agent Middleware 重新定義了架構的抽象層次，使得開發者和架構師可以從底層技術細節中解放出來。關注點由原先面向底層 API 的“函數調用(Function Calling)”上升為面向“語義行為契約(Semantic Behavior Contracts)” ，極大地簡化了系統設計，將智能邏輯作為一項可編排、可復用的服務(Service)抽象出來。

2. 解耦范式的重塑：認知邏輯與業務邏輯的清晰分界

Middleware 解決了傳統 Agent 架構中認知(Cognition)與業務(Business)之間的致命耦合。基于引入了的“中間語義層”能夠有效處理 Agent 的決策、規劃和狀態管理。

這種解耦使得系統的認知邏輯(例如，LLM 模型或提示詞的迭代)可以完全獨立于業務邏輯(例如，后端 API 的變更)進行開發、測試和部署，實現了高度的模塊化和系統彈性。

3. 智能系統的治理入口：邁向可審計的微服務組件

Agent Middleware 首次為 AI 組件在企業級環境中提供了統一的治理和運維入口，使得 Agent Component 第一次能夠像數據中心的微服務那樣被統一管理、監控和擴展。企業可以對 AI 行為進行集中式的、細粒度的策略控制，滿足金融、醫療等高風險領域的合規性要求。

Agent Middleware 的本質，不是又一種中間件，而是一種認知架構層，讓 Agent 擁有系統級的語義通路，讓企業能夠以工程化方式管理智能行為。

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

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 !