记忆分为短期记忆和长期记忆，对应不同的使用场景：
- 短期记忆（Short-term memory、会话级记忆、thread-scoped memory）：作用范围是单个 对话线程（Thread）内，一旦开启新对话（更换 thread_id ），记忆即消失。
- 长期记忆（Long-term memory，跨会话级记忆 ）：在会话间存储用户特定或应用级数据， 并 在 会话线程间共享 。它可以随时在任何线程中被调用。记忆的范围是任意自定义命名空间，而不 仅仅是单一线程 ID。
在langchain 1.x中我们如何使用记忆呢
在上一篇中我们讲述了agent，其中我们说agent动态绑定工具和动态设置提示词都需要中间件，现在我们就看一下什么是中间件。这里先简单用一句话概述就是中间件是Agent的“中枢”，在执行流程的关键节点进行拦截、控制和增强。
本篇我们看一下LangChain中的Agent。在大模型应用开发中，智能体通常指一种以 大语言模型为推理与决策核心 ，结合 记忆 、 工具调用 与环境交互能力，能够进行 规划决策 并执行 复杂任务 以达成目标的软件系统。
Agent的架构如下：
Agent的关键能力
- 理解用户问题
- 如何 拆解任务
- 判断 是否需要工具
- 需要 调用哪些工具
- 如何利用好 工具结果 生成回答&推进任务
在上一篇中我们讲述了工具的使用，这一篇我们说一下结构化输出。什么是结构化输出呢？LangChain的结构化输出（Structured Output） 指的是：要求模型最终返回一个符合预定义结构的数据对象，例如固定字段的JSON、Pydantic 模型、TypedDict，而不再是无格式的自然语言文本。
