§06 中间件是 DeepAgents 的灵魂

先给结论：中间件拦截每一次 LLM 请求。它能改提示词、筛工具、跨轮追踪、注入上下文。

普通工具是"被调用的函数"。中间件是"包裹整个流程的层"。 这是两回事。

我用一个类比级联说清：

• 工具 = 员工的双手，干具体活。
• 中间件 = 主管，在员工动手前定规矩、动手后做检查。

默认中间件栈（从底层到高层）

FilesystemMiddleware     文件工具 + 大结果驱逐(>20k token)
SubAgentMiddleware       task 工具 + 子代理管理
SummarizationMiddleware  上下文压缩(85% 阈值触发)
MemoryMiddleware         AGENTS.md 注入(每轮)
SkillsMiddleware         SKILL.md 渐进式披露
TodoListMiddleware       任务追踪
AnthropicPromptCachingMiddleware  省 token
PatchToolCallsMiddleware 修中断的工具调用

设了 interrupt_on，还会加 HumanInTheLoopMiddleware。

自己写一个中间件

日志需求，别用 callback。用 @wrap_tool_call：

from langchain.agents.middleware import wrap_tool_call

@wrap_tool_call
def log_tool_calls(request, handler):
    print(f"调用工具: {request.name}")   # 动手前
    result = handler(request)            # 真正执行
    return result                        # 动手后

agent = create_deep_agent(model="...", middleware=[log_tool_calls])

每个中间件能挂四个钩子：

before_agent   整体预处理
before_model   LLM 调用前
after_model    LLM 调用后
after_agent    整体后处理

标叔的结论：要改提示词、跨轮追踪、动态注入——用中间件。无状态、自包含的函数——用普通工具。这个分水岭要清楚。

注意：别把日志挂模型 callbacks 上。会和默认中间件冲突。这是 §19 里一个真实踩坑。

下一章，讲数据存在哪：后端系统。