Tóm tắt bản phát hành LangChain và LangGraph 1.0

(blog.langchain.com)

13 điểm bởi davespark 2025-10-24 | 3 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp

Chúng tôi công bố bản phát hành 1.0, phiên bản ổn định lớn đầu tiên của LangChain và LangGraph. LangChain cung cấp các trừu tượng cấp cao để phát triển nhanh AI agent, còn LangGraph hỗ trợ các agent cấp production có thể tùy biến bằng runtime dựa trên đồ thị. Bản phát hành này nhấn mạnh tính ổn định, và dự kiến sẽ không có thay đổi phá vỡ cho đến phiên bản 2.0. Trang tài liệu hợp nhất (https://docs.langchain.com/) đã được thiết kế lại, và hiện đang được sử dụng thực tế tại các tập đoàn lớn như Uber, LinkedIn, Klarna. Dự án đang ghi nhận 90 triệu lượt tải xuống mỗi tháng.

Các thông báo chính

LangChain 1.0 và LangGraph 1.0 được phát hành như các phiên bản ổn định phản ánh phản hồi từ cộng đồng. LangChain tinh chỉnh vòng lặp agent, tăng cường khả năng tùy biến bằng middleware, và nâng cấp tích hợp mô hình để phù hợp với các kiểu nội dung hiện đại. LangGraph cung cấp runtime bền bỉ cho các agent chạy dài hạn với khả năng lưu trạng thái, quan sát được và kiểm soát can thiệp của con người. Hỗ trợ cả Python và JavaScript, đồng thời bảo đảm tương thích ngược.

LangChain 1.0: Tính năng mới và cải tiến

LangChain 1.0 giải quyết các vấn đề về trừu tượng quá nặng và phạm vi package, giúp đơn giản hóa việc phát triển agent. Trọng tâm chính là trừu tượng create_agent, các content block tiêu chuẩn và việc đơn giản hóa package.

Trừu tượng `create_agent`

Đây là tính năng cốt lõi cho phép xây dựng agent nhanh chóng bất kể nhà cung cấp mô hình nào, đồng thời bảo đảm thực thi ổn định nhờ dựa trên LangGraph. Vòng lặp agent tiêu chuẩn như sau:

Thiết lập: chọn mô hình, cung cấp công cụ, định nghĩa prompt.
Vòng lặp thực thi:
1. Gửi yêu cầu đến mô hình.
2. Phản hồi của mô hình: nếu gọi công cụ thì thực thi rồi thêm vào hội thoại; nếu là câu trả lời cuối cùng thì trả về kết quả.
3. Lặp lại bước 1.

Ví dụ mã:

from langchain.agents import create_agent  
  
weather_agent = create_agent(  
    model=&quot;openai:gpt-5&quot;,  
    tools=[get_weather],  
    system_prompt=&quot;Help the user by fetching the weather in their city.&quot;,  
)  
  
result = agent.invoke({&quot;role&quot;: &quot;user&quot;, &quot;what's the weather in SF?&quot;})

Middleware: tùy biến bằng cách thêm hook vào nhiều điểm khác nhau của vòng lặp agent (trước/sau khi gọi mô hình, khi thực thi công cụ, v.v.). Middleware tích hợp sẵn gồm:

Can thiệp của con người (Human-in-the-loop): tạm dừng tại thời điểm gọi công cụ để người dùng phê duyệt/chỉnh sửa/từ chối; hữu ích cho các tương tác nhạy cảm như truy cập hệ thống bên ngoài hoặc giao dịch.
Tóm tắt (Summarization): nén lịch sử tin nhắn để tránh giới hạn ngữ cảnh, đồng thời giữ lại các tin nhắn gần đây.
PII Redaction: nhận diện và che dữ liệu nhạy cảm như email, số điện thoại để tuân thủ quyền riêng tư.

Cũng hỗ trợ middleware tùy chỉnh.

Tạo đầu ra có cấu trúc: được tích hợp vào vòng lặp agent để giảm độ trễ/chi phí. Có thể kiểm soát đầu ra bằng mô hình Pydantic, v.v. Ví dụ:

from langchain.agents import create_agent  
from langchain.agents.structured_output import ToolStrategy  
from pydantic import BaseModel  
  
class WeatherReport(BaseModel):  
    temperature: float    
    condition: str  
  
agent = create_agent(  
    &quot;openai:gpt-4o-mini&quot;,  
    tools=[weather_tool],  
    response_format=ToolStrategy(WeatherReport),  
    prompt=&quot;Help the user by fetching the weather in their city.&quot;,  
)

create_react_agent trước đây đã bị đánh dấu deprecated trong langgraph.prebuilt của LangGraph.

Content block tiêu chuẩn

Đây là tính năng được nâng cấp lên chính thức trong langchain-core 1.0, cung cấp đặc tả trung lập với nhà cung cấp cho đầu ra mô hình. Thông qua thuộc tính .content_blocks của message, có thể xử lý nhất quán các kiểu nội dung như vết suy luận, trích dẫn, gọi công cụ, v.v. Hỗ trợ chuyển đổi mô hình dễ dàng giữa OpenAI, Anthropic và các nhà cung cấp khác, đồng thời tương thích với streaming/UI/kho lưu bộ nhớ.

Đơn giản hóa package

Chỉ giữ lại các trừu tượng cốt lõi, còn các tính năng legacy được chuyển sang langchain-classic. Ngừng hỗ trợ Python 3.9 (yêu cầu 3.10+). Cài đặt: uv pip install --upgrade langchain và langchain-classic. Hướng dẫn migration: https://docs.langchain.com/oss/python/releases/langchain-v1.

LangGraph 1.0: Tính năng mới và cải tiến

LangGraph 1.0 là framework cấp thấp dành cho các agent có khả năng tùy biến rất cao, phù hợp với các hệ thống chạy dài hạn trong môi trường production. Framework này sử dụng mô hình thực thi dựa trên đồ thị.

Tính năng cốt lõi

Trạng thái bền vững (Durable State): tự động lưu trạng thái thực thi của agent, có thể tiếp tục lại sau khi máy chủ khởi động lại.
Persistence tích hợp: lưu/tiếp tục workflow mà không cần mã cơ sở dữ liệu, hỗ trợ tiến trình nhiều ngày hoặc tác vụ nền.
Mẫu can thiệp của con người: hỗ trợ API để tạm dừng thực thi rồi cho con người xem xét/chỉnh sửa/phê duyệt, phù hợp với các kịch bản rủi ro cao.

Module langgraph.prebuilt đã được chuyển sang langchain.agents. Cài đặt: uv pip install --upgrade langgraph. Migration: vẫn duy trì tính tương thích.

Giải thích khái niệm: agent có trạng thái, workflow đa agent, tích hợp LangChain

Agent có trạng thái (Stateful Agents)

Duy trì trạng thái liên tục qua nhiều lần tương tác. Nhờ runtime của LangGraph, lịch sử hội thoại, kết quả công cụ và tiến độ workflow được bảo toàn. Trong LangChain 1.0, middleware tóm tắt giúp quản lý giới hạn ngữ cảnh. Hữu ích cho workflow nhiều phiên làm việc, chẳng hạn quy trình phê duyệt kéo dài nhiều ngày.

Workflow đa agent (Multi-Agent Workflows)

Xây dựng hệ thống nhiều agent bằng mô hình đồ thị của LangGraph. Có thể kết hợp các node quyết định luận (logic cố định) với các thành phần agent (quyết định dựa trên LLM). Có thể giám sát bằng can thiệp của con người. Agent của LangChain có thể được nhúng như node trong đồ thị để mở rộng. Phù hợp cho tự động hóa nghiệp vụ như truy xuất dữ liệu, phân tích và phê duyệt.

Tích hợp với LangChain

LangChain là lớp trừu tượng cấp cao được xây trên runtime của LangGraph, giúp agent có độ bền cao. Các đồ thị có thể kết hợp thành các hệ thống phức tạp hơn. Tránh vendor lock-in. Video về chi tiết kỹ thuật: https://youtu.be/r5Z_gYZb4Ns.

Trường hợp sử dụng

LangChain 1.0: tạo mẫu nhanh cho các pattern tiêu chuẩn như truy vấn thời tiết hoặc assistant dựa trên công cụ. Dùng middleware để triển khai chatbot bảo vệ quyền riêng tư hoặc agent giao dịch có phê duyệt của con người.
LangGraph 1.0: tự động hóa dài hạn (phê duyệt kéo dài nhiều ngày), giám sát của con người cho workflow nhạy cảm, hệ thống hybrid (agent + logic quyết định luận). Phù hợp với các quy trình doanh nghiệp như ở Uber hay Klarna.
Kết hợp sử dụng: bắt đầu với LangChain rồi mở rộng bằng LangGraph, hướng đến tự động hóa nghiệp vụ đa agent.

Tài liệu và tài nguyên

Trang tài liệu hợp nhất (https://docs.langchain.com/) bao gồm điều hướng trực quan, hướng dẫn, tutorial và tham chiếu API. Có thể gửi phản hồi cộng đồng qua diễn đàn LangChain (https://forum.langchain.com/). Có thể đăng ký nhận newsletter.

3 bình luận

girr311 2025-10-24

Ồ, bản 1.0 đã ra mắt rồi nhỉ

aer0700 2025-10-25

Từ 1.0 thì API có ổn định hơn chút nào không nhỉ...
Mong là sẽ không sớm lại ra 2.0, rồi lại phải lục tìm migration guide.
Tôi không bất mãn với bản thân tính năng của LangChain, nhưng việc thường xuyên phá vỡ tính tương thích ngược lúc nào cũng khiến tôi thấy bất an và phiền phức

brainer 2025-10-25

Ừm... mảng AI thì ngay từ đầu viết lại toàn bộ cho xong còn thấy dễ chấp nhận, nhưng điều mình khó chịu nhất là LLM không thật sự nắm đúng cú pháp mới nhất đâu nhé hahaha (dùng thứ như MCP thì cũng giải quyết được phần nào).