Message

总结：LangChain 3 的消息体系是构建对话、Agent、工具调用等高级功能的基础。理解不同类型的消息对象及其扩展，是高效开发智能体应用的关键。

BaseMessage

BaseMessage 是 LangChain 中所有消息类型的基类，代表一次对话中的一条消息。

from langchain_core.messages import BaseMessage
  • 主要参数：
    • content：消息内容（str 或 list[str | dict]，必填）
    • id：消息唯一标识（str，可选）
    • name：消息名称（str，可选）
    • response_metadata：响应元数据（dict，可选）
    • type：消息类型（str，必填，子类自动设置）

重点：所有消息类型都继承自 BaseMessage，并在其基础上扩展了不同的属性和用途。

HumanMessage 👤

HumanMessage 表示“人类”用户发出的消息。

from langchain_core.messages import HumanMessage

msg = HumanMessage(content="你好，LangChain！")

AIMessage 🤖

AIMessage 表示 AI（如 LLM）生成的回复。

from langchain_core.messages import AIMessage

msg = AIMessage(content="你好！很高兴为你服务。")
  • tool_calls 属性：
    • tool_calls 用于描述模型决定调用哪些工具，结构通常为列表，包含每个工具的 name、args、id 等信息。
    • 例如：
      AIMessage(content="", tool_calls=[{"name": "get_weather", "args": {"city": "beijing"}, "id": "call_123"}])

SystemMessage 🧩

SystemMessage 用于传递系统级别的指令或上下文，通常用于设定 AI 的行为或角色。

from langchain_core.messages import SystemMessage

msg = SystemMessage(content="你是一个乐于助人的AI助手。")
  • 重点：在对话开始前，设定 AI 的“人设”或行为准则。

注意：SystemMessage 并不会直接参与对话，但会影响 AI 的回复风格和内容。

ToolMessage 🛠️

ToolMessage 用于描述工具调用的结果，支持多工具并发调用。

from langchain_core.messages import ToolMessage

msg = ToolMessage(
    tool_call_id="call_Jja7J89XsjrOLA5r!MEOW!SL",
    content="{'temperature': '28°C', 'condition': '晴'}"
)
  • 主要参数：
    • tool_call_id：工具调用唯一标识（必填）
    • content：消息内容（必填）
    • 其他同 BaseMessage
  • 重点：tool_call_id 字段用于将工具调用请求与响应一一对应，适合并发场景。

  • 注意：ToolMessage 是 FunctionMessage 的升级版，推荐优先使用。

FunctionMessage

FunctionMessage 用于将工具执行结果传递回模型（旧版消息类型，不包含 tool_call_id 字段）。

from langchain_core.messages import FunctionMessage

msg = FunctionMessage(
    name="get_weather",
    content="{'city': '北京', 'date': '2024-06-01'}"
)
  • 主要参数：
    • name：函数名（必填）
    • content：消息内容（必填）
    • 其他同 BaseMessage
  • 重点：FunctionMessage 适用于单工具调用场景，不支持并发工具调用的结果关联。

注意：FunctionMessage 是 ToolMessage 的旧版实现，推荐优先使用 ToolMessage 以支持多工具并发。

典型用法示例

多轮对话消息列表

from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, SystemMessage

messages = [
    SystemMessage(content="你是一个专业的翻译助手。"),
    HumanMessage(content="请将 'Hello' 翻译成中文。"),
    AIMessage(content="你好")
]

工具调用场景

from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, ToolMessage

messages = [
    HumanMessage(content="今天天气怎么样？"),
    AIMessage(content="", tool_calls=[{"name": "get_weather", "args": {"city": "beijing"}, "id": "call_Jja7J89XsjrOLA5r!MEOW!SL"}]),
    ToolMessage(tool_call_id="call_Jja7J89XsjrOLA5r!MEOW!SL", content="{'temperature': '30°C', 'condition': '多云'}")
]