LangChain 的中间件（Middleware）系统支持哪些场景？

1. Middleware 的设计思想

Middleware 是 LangChain v1.x 引入的一等公民概念，暴露了一组钩子（Hooks），允许开发者在每个执行步骤前后插入自定义逻辑。Middleware 是可组合的，多个中间件可以按需叠加，互不干扰。

2. 两类钩子机制

• 节点级钩子（Node-Style Hooks）：按顺序在特定生命周期点触发，不直接改变执行流程（除非显式跳转或抛出异常）。包括 before_agent（智能体启动前，仅触发一次）、before_model（每次模型调用前）、after_model（每次模型返回后）、after_agent（智能体结束后，仅触发一次）
• 包装级钩子（Wrap-Style Hooks）：包裹目标函数，拥有是否调用、调用次数和是否绕过的完全控制权。包括 wrap_model_call（包裹模型调用）和 wrap_tool_call（包裹工具调用），是实现重试、缓存、限流的核心位置

3. 内置中间件场景

LangChain 内置了多款常用中间件：

• PII 脱敏中间件：在 before_model 和 after_model 钩子中自动检测并掩码/哈希个人信息，支持 HIPAA 合规需求
• 摘要中间件（SummarizationMiddleware）：在 before_model 钩子中监控 Token 使用量，当消息历史超过阈值时自动摘要压缩，防止上下文溢出
• LLM 工具选择中间件（LLMToolSelectorMiddleware）：在 wrap_model_call 钩子中使用轻量 LLM 预先筛选相关工具子集，减少上下文膨胀
• 重试中间件：在 wrap_model_call 中实现指数退避重试逻辑，自动处理网络抖动和临时故障
• 人工审批中间件：在 after_model 钩子中实现 human-in-the-loop，在模型输出发送给客户端前先经过人工确认

4. 自定义中间件

开发者可以通过继承 AgentMiddleware 类或使用装饰器（@before_model、@after_model、@wrap_model_call 等）编写自定义中间件。中间件可以读取和修改 Agent State，实现状态统计、日志记录、指标上报、动态配置注入等功能。