LangChain 核心组件：模型、消息、工具与 Runnable

上一小节，咱们使用 LangChain.js 实现了一个最小 Agent。

代码不多，大致的逻辑是：

定义一个模型，定义一个 Tool，再交给 createAgent()，Agent 就可以自己查询订单了。

可比咱们之前哼哧哼哧的写 Agent Runtime 简单多了吧。

那么，这么好的框架，到底怎么用呢？

这一小节，就看这个。

直接通过代码来学

我给大家准备好了一个代码，在 /Code/Node/第五章/03-langchain-core-abstractions

咱们直接通过这个代码来学

整个代码的结构并不复杂，说白了，只有一个代码文件 core-abstractions.js

不过再看具体的代码之前，咱们先来看一下项目的依赖，也就是 package.json

这里面和 LangChain 有关的包有三个，用的时候基本上就按照下面的方式来用：

import { ChatDeepSeek } from '@langchain/deepseek'
import { RunnableSequence } from '@langchain/core/runnables'
import { HumanMessage, SystemMessage, ToolMessage, tool } from 'langchain'

它们都属于 LangChain 生态，然后咱们一个个来看

首先是：langchain

先看咱们最常接触的 langchain。

在上一小节中，createAgent() 和 tool() 都是从这个包中导入的。这一小节使用的 HumanMessage、SystemMessage 和 ToolMessage，也可以直接从这里导入。

所以，langchain 可以理解成 咱们开发 Agent 时主要使用的库。

它提供了创建 Agent、定义 Tool、管理 Message 和添加 Middleware 等上层开发的入口，负责把模型、Tool 与 Agent Runtime 组织到一起。

如果不使用这个包，咱们也可以使用 @langchain/core 自己组合执行流程。

但是，模型返回 Tool Call 以后怎样继续执行、Tool 结果怎样回传、什么时候结束循环，这些逻辑就得自己写了（第四章手写的 AI 编程 Agent，做的就是类似的事情）。

其次是：@langchain/core

然后是 @langchain/core。

如果用官方属于来说，这玩意叫做 “底层公共抽象”。好说，就是不好理解。。

咱们可以先看本节代码里的三个调用：

// 直接调用大模型，并将当前消息上下文发送给模型生成回复。
model.invoke(messages)

// 直接调用 getTask Tool，查询 DEV-1024 对应的任务详情。
getTask.invoke({ taskId: 'DEV-1024' })

// 直接调用 taskSummary Tool，获取 DEV-2048 对应的任务摘要。
taskSummary.invoke({ taskId: 'DEV-2048' })

其中：model 是模型，getTask 是 Tool，taskSummary 是一条组合流程。

它们做的事情完全不同，却都可以使用 invoke() 执行。

原因就在于，LangChain 通过 Core 中的 Runnable 等公共抽象，规定了这些组件应该怎样接收输入、返回输出以及继续组合。

除此之外，Chat Model、Message、Tool、Prompt、Retriever 和 Vector Store 等组件使用的基础结构，也都来自 @