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概述

LangChain 的 create_agent 底层运行在 LangGraph 的运行时之上。 LangGraph 暴露了一个 Runtime 对象，包含以下信息：
  1. 上下文：静态信息，如用户 ID、数据库连接或代理调用所需的其他依赖项
  2. 存储：一个 BaseStore 实例，用于长期记忆
  3. 流写入器：一个对象，用于通过 "custom" 流模式流式传输信息
运行时上下文为你的工具和中间件提供了依赖注入。你可以在调用代理时注入运行时依赖（如数据库连接、用户 ID 或配置），而不是硬编码值或使用全局状态。这使得你的工具更易于测试、可重用且灵活。
你可以在工具内部和中间件内部访问运行时信息。

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访问

使用 create_agent 创建代理时，你可以指定 context_schema 来定义存储在代理 Runtime 中的 context 的结构。 调用代理时，传递包含运行相关配置的 context 参数： 
from dataclasses import dataclass

from langchain.agents import create_agent


@dataclass
class Context:
    user_name: str

agent = create_agent(
    model="gpt-5-nano",
    tools=[...],
    context_schema=Context  
)

agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "What's my name?"}]},
    context=Context(user_name="John Smith")
)

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在工具内部

你可以在工具内部访问运行时信息，以：
  • 访问上下文
  • 读取或写入长期记忆
  • 写入自定义流（例如，工具进度/更新）
使用 ToolRuntime 参数在工具内部访问 Runtime 对象。 
from dataclasses import dataclass
from langchain.tools import tool, ToolRuntime  

@dataclass
class Context:
    user_id: str

@tool
def fetch_user_email_preferences(runtime: ToolRuntime[Context]) -> str:
    """从存储中获取用户的电子邮件偏好。"""
    user_id = runtime.context.user_id  

    preferences: str = "用户希望你写一封简短而有礼貌的电子邮件。"
    if runtime.store:
        if memory := runtime.store.get(("users",), user_id):
            preferences = memory.value["preferences"]

    return preferences

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在中间件内部

你可以在中间件中访问运行时信息，以创建动态提示、修改消息或根据用户上下文控制代理行为。 使用 Runtime 参数在节点风格钩子内部访问 Runtime 对象。对于包装风格钩子，ModelRequest 参数内部提供了 Runtime 对象。 
from dataclasses import dataclass

from langchain.messages import AnyMessage
from langchain.agents import create_agent, AgentState
from langchain.agents.middleware import dynamic_prompt, ModelRequest, before_model, after_model
from langgraph.runtime import Runtime


@dataclass
class Context:
    user_name: str

# 动态提示
@dynamic_prompt
def dynamic_system_prompt(request: ModelRequest) -> str:
    user_name = request.runtime.context.user_name  
    system_prompt = f"你是一个乐于助人的助手。请称呼用户为 {user_name}。"
    return system_prompt

# 模型前钩子
@before_model
def log_before_model(state: AgentState, runtime: Runtime[Context]) -> dict | None:
    print(f"正在处理用户请求: {runtime.context.user_name}")
    return None

# 模型后钩子
@after_model
def log_after_model(state: AgentState, runtime: Runtime[Context]) -> dict | None:
    print(f"已完成用户请求: {runtime.context.user_name}")
    return None

agent = create_agent(
    model="gpt-5-nano",
    tools=[...],
    middleware=[dynamic_system_prompt, log_before_model, log_after_model],
    context_schema=Context
)

agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "What's my name?"}]},
    context=Context(user_name="John Smith")
)
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