消息 - Docs by LangChain中文

消息是 LangChain 中模型上下文的基本单位。它们代表了模型的输入和输出，既承载内容，也携带在与 LLM 交互时表达对话状态所需的元数据。消息是包含以下内容的对象：

角色 - 标识消息类型（例如 system、user）
内容 - 表示消息的实际内容（如文本、图片、音频、文档等）
元数据 - 可选字段，如响应信息、消息 ID 和令牌使用情况

LangChain 提供了一种标准消息类型，可在所有模型提供商之间通用，确保无论调用哪个模型都能获得一致的行为。

基本用法

使用消息最简单的方法是创建消息对象，并在调用模型时传递它们。

import { initChatModel, HumanMessage, SystemMessage } from "langchain";

const model = await initChatModel("gpt-5-nano");

const systemMsg = new SystemMessage("You are a helpful assistant.");
const humanMsg = new HumanMessage("Hello, how are you?");

const messages = [systemMsg, humanMsg];
const response = await model.invoke(messages);  // 返回 AIMessage

多轮智能体会积累很长的消息历史记录。LangSmith 会记录每一轮、工具结果和模型响应，以便你检查完整对话。请遵循追踪快速入门来启用追踪。我们建议你同时设置 LangSmith Engine，它可以监控你的追踪、检测问题并提出修复建议。

文本提示

文本提示是字符串 - 非常适合不需要保留对话历史的简单生成任务。

const response = await model.invoke("Write a haiku about spring");

在以下情况下使用文本提示：

你有一个单一、独立的请求
你不需要对话历史
你希望代码复杂度最小

消息提示

或者，你可以通过提供一个消息对象列表，将消息列表传递给模型。

import { SystemMessage, HumanMessage, AIMessage } from "langchain";

const messages = [
  new SystemMessage("You are a poetry expert"),
  new HumanMessage("Write a haiku about spring"),
  new AIMessage("Cherry blossoms bloom..."),
];
const response = await model.invoke(messages);

在以下情况下使用消息提示：

管理多轮对话
处理多模态内容（图像、音频、文件）
包含系统指令

字典格式

你也可以直接使用 OpenAI 聊天补全格式来指定消息。

const messages = [
  { role: "system", content: "You are a poetry expert" },
  { role: "user", content: "Write a haiku about spring" },
  { role: "assistant", content: "Cherry blossoms bloom..." },
];
const response = await model.invoke(messages);

消息类型

系统消息 - 告诉模型如何行为，并为交互提供上下文
用户消息 - 代表用户输入和与模型的交互
AI 消息 - 模型生成的响应，包括文本内容、工具调用和元数据
工具消息 - 代表工具调用的输出

系统消息

SystemMessage 代表一组初始指令，用于引导模型的行为。你可以使用系统消息来设定语气、定义模型的角色并为响应建立准则。

基本指令

import { SystemMessage, HumanMessage, AIMessage } from "langchain";

const systemMsg = new SystemMessage("You are a helpful coding assistant.");

const messages = [
  systemMsg,
  new HumanMessage("How do I create a REST API?"),
];
const response = await model.invoke(messages);

详细角色设定

import { SystemMessage, HumanMessage } from "langchain";

const systemMsg = new SystemMessage(`
You are a senior TypeScript developer with expertise in web frameworks.
Always provide code examples and explain your reasoning.
Be concise but thorough in your explanations.
`);

const messages = [
  systemMsg,
  new HumanMessage("How do I create a REST API?"),
];
const response = await model.invoke(messages);

用户消息

HumanMessage 代表用户输入和交互。它们可以包含文本、图像、音频、文件以及任何其他数量的多模态内容。

文本内容

消息对象

const response = await model.invoke([
  new HumanMessage("What is machine learning?"),
]);

字符串快捷方式

const response = await model.invoke("What is machine learning?");

消息元数据

添加元数据

const humanMsg = new HumanMessage({
  content: "Hello!",
  name: "alice",
  id: "msg_123",
});

name 字段的行为因提供商而异——有些用于用户识别，有些则忽略。要检查，请参阅模型提供商的参考文档。

AI 消息

AIMessage 代表模型调用的输出。它们可以包含多模态数据、工具调用以及后续可以访问的提供商特定元数据。

const response = await model.invoke("Explain AI");
console.log(typeof response);  // AIMessage

AIMessage 对象在模型调用时被返回，其中包含响应中的所有关联元数据。提供商对不同类型的消息有不同的加权/上下文化方式，这意味着有时手动创建一个新的 AIMessage 对象并将其插入到消息历史记录中，就好像它来自模型一样，会很有帮助。

import { AIMessage, SystemMessage, HumanMessage } from "langchain";

const aiMsg = new AIMessage("I'd be happy to help you with that question!");

const messages = [
  new SystemMessage("You are a helpful assistant"),
  new HumanMessage("Can you help me?"),
  aiMsg,  // 像是来自模型一样插入
  new HumanMessage("Great! What's 2+2?")
]

const response = await model.invoke(messages);

属性

string

消息的文本内容。

string | ContentBlock[]

消息的原始内容。

ContentBlock.Standard[]

消息的标准化内容块。（参见内容）

ToolCall[] | None

模型发起的工具调用。如果没有调用工具，则为空。

string

消息的唯一标识符（由 LangChain 自动生成或在提供商响应中返回）。

UsageMetadata | None

消息的使用情况元数据，可用时包含令牌计数。参见 UsageMetadata。

ResponseMetadata | None

消息的响应元数据。

工具调用

当模型发起工具调用时，它们会包含在 AIMessage 中：

const modelWithTools = model.bindTools([getWeather]);
const response = await modelWithTools.invoke("What's the weather in Paris?");

for (const toolCall of response.tool_calls) {
  console.log(`Tool: ${toolCall.name}`);
  console.log(`Args: ${toolCall.args}`);
  console.log(`ID: ${toolCall.id}`);
}

其他结构化数据，如推理或引用，也可能出现在消息内容中。

令牌使用情况

AIMessage 可以在其 usage_metadata 字段中保存令牌计数和其他使用情况元数据：

import { initChatModel } from "langchain";

const model = await initChatModel("gpt-5-nano");

const response = await model.invoke("Hello!");
console.log(response.usage_metadata);

{
  "output_tokens": 304,
  "input_tokens": 8,
  "total_tokens": 312,
  "input_token_details": {
    "cache_read": 0
  },
  "output_token_details": {
    "reasoning": 256
  }
}

详情请参见 UsageMetadata。

流式传输与块

在流式传输过程中，你会收到 AIMessageChunk 对象，可以将它们组合成一个完整的消息对象：

import { AIMessageChunk } from "langchain";

let finalChunk: AIMessageChunk | undefined;
for (const chunk of chunks) {
  finalChunk = finalChunk ? finalChunk.concat(chunk) : chunk;
}

了解更多：

工具消息

对于支持工具调用的模型，AI 消息可以包含工具调用。工具消息用于将单个工具执行的结果传回给模型。工具可以直接生成 ToolMessage 对象。下面展示一个简单示例。更多内容请阅读工具指南。

import { AIMessage, ToolMessage } from "langchain";

const aiMessage = new AIMessage({
  content: [],
  tool_calls: [{
    name: "get_weather",
    args: { location: "San Francisco" },
    id: "call_123"
  }]
});

const toolMessage = new ToolMessage({
  content: "Sunny, 72°F",
  tool_call_id: "call_123"
});

const messages = [
  new HumanMessage("What's the weather in San Francisco?"),
  aiMessage,  // 模型的工具调用
  toolMessage,  // 工具执行结果
];

const response = await model.invoke(messages);  // 模型处理结果

属性

string

required

工具调用的字符串化输出。

string

required

此消息所响应的工具调用的 ID。必须与 AIMessage 中工具调用的 ID 匹配。

string

required

被调用工具的名称。

dict

不会发送给模型但可通过编程方式访问的附加数据。

artifact 字段存储补充数据，这些数据不会发送给模型，但可以通过编程方式访问。这对于存储原始结果、调试信息或用于下游处理的数据非常有用，而不会使模型的上下文变得混乱。

示例：使用 artifact 存储检索元数据

例如，一个检索工具可以从文档中检索一段内容供模型参考。其中，消息的 content 包含模型将引用的文本，而 artifact 可以包含应用程序可以使用的文档标识符或其他元数据（例如，用于渲染页面）。请参见下面的示例：

import { ToolMessage } from "langchain";

// 下游可用的 artifact
const artifact = { document_id: "doc_123", page: 0 };

const toolMessage = new ToolMessage({
  content: "It was the best of times, it was the worst of times.",
  tool_call_id: "call_123",
  name: "search_books",
  artifact
});

请参阅 RAG 教程，了解使用 LangChain 构建检索智能体的端到端示例。

消息内容

你可以将消息的内容视为发送给模型的有效载荷数据。消息有一个 content 属性，其类型是松散的，支持字符串和未类型化对象的列表（例如字典）。这使得 LangChain 聊天模型能够直接支持提供商原生结构，例如多模态内容和其他数据。另外，LangChain 为文本、推理、引用、多模态数据、服务器端工具调用和其他消息内容提供了专门的内容类型。请参阅下面的内容块。 LangChain 聊天模型通过 content 属性接受消息内容。这可以包含以下之一：

一个字符串
一个提供商原生格式的内容块列表
一个 LangChain 标准内容块的列表

请参阅下面使用多模态输入的示例：

import { HumanMessage } from "langchain";

// 字符串内容
const humanMessage = new HumanMessage("Hello, how are you?");

// 提供商原生格式（例如，OpenAI）
const humanMessage = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Hello, how are you?" },
    {
      type: "image_url",
      image_url: { url: "https://example.com/image.jpg" },
    },
  ],
});

// 标准内容块列表
const humanMessage = new HumanMessage({
  contentBlocks: [
    { type: "text", text: "Hello, how are you?" },
    { type: "image", url: "https://example.com/image.jpg" },
  ],
});

标准内容块

LangChain 提供了一种跨提供商通用的消息内容标准表示。消息对象实现了一个 contentBlocks 属性，它会延迟地将 content 属性解析为标准、类型安全的表示形式。例如，从 ChatAnthropic 或 ChatOpenAI 生成的消息将以各自提供商的格式包含 thinking 或 reasoning 块，但可以延迟解析为一致的 ReasoningContentBlock 表示：

Anthropic
OpenAI

import { AIMessage } from "@langchain/core/messages";

const message = new AIMessage({
  content: [
    {
      "type": "thinking",
      "thinking": "...",
      "signature": "WaUjzkyp...",
    },
    {
      "type":"text",
      "text": "...",
      "id": "msg_abc123",
    },
  ],
  response_metadata: { model_provider: "anthropic" },
});

console.log(message.contentBlocks);

import { AIMessage } from "@langchain/core/messages";

const message = new AIMessage({
  content: [
    {
      "type": "reasoning",
      "id": "rs_abc123",
      "summary": [
        {"type": "summary_text", "text": "summary 1"},
        {"type": "summary_text", "text": "summary 2"},
      ],
    },
    {"type": "text", "text": "..."},
  ],
  response_metadata: { model_provider: "openai" },
});

console.log(message.contentBlocks);

请参阅集成指南以开始使用你选择的推理提供商。

序列化标准内容如果 LangChain 之外的应用程序需要访问标准内容块表示，你可以选择将内容块存储在消息内容中。为此，你可以将 LC_OUTPUT_VERSION 环境变量设置为 v1。或者，用 outputVersion: "v1" 初始化任何聊天模型：

import { initChatModel } from "langchain";

const model = await initChatModel(
  "gpt-5-nano",
  { outputVersion: "v1" }
);

多模态

多模态指的是处理不同形式数据的能力，例如文本、音频、图像和视频。LangChain 包含这些数据的标准类型，可在各提供商之间通用。聊天模型可以接受多模态数据作为输入，并将其作为输出生成。下面我们展示包含多模态数据的输入消息的简短示例。

可以在内容块的顶层包含额外键，或者嵌套在 "extras": {"key": value} 中。例如，OpenAI 要求 PDF 文件有文件名。请参阅你选择模型的提供商页面以获取具体信息。

// 来自 URL
const message = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Describe the content of this image." },
    {
      type: "image",
      source_type: "url",
      url: "https://example.com/path/to/image.jpg"
    },
  ],
});

// 来自 base64 数据
const message = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Describe the content of this image." },
    {
      type: "image",
      source_type: "base64",
      mime_type: "image/jpeg",
      data: "AAAAIGZ0eXBtcDQyAAAAAGlzb21tcDQyAAACAGlzb2...",
    },
  ],
});

// 来自提供商托管的文件 ID
const message = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Describe the content of this image." },
    { type: "image", source_type: "id", id: "file-abc123" },
  ],
});

// 来自 URL
const message = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Describe the content of this document." },
    { type: "file", source_type: "url", url: "https://example.com/path/to/document.pdf", mime_type: "application/pdf" },
  ],
});

// 来自 base64 数据
const message = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Describe the content of this document." },
    {
      type: "file",
      source_type: "base64",
      data: "AAAAIGZ0eXBtcDQyAAAAAGlzb21tcDQyAAACAGlzb2...",
      mime_type: "application/pdf",
    },
  ],
});

// 来自提供商托管的文件 ID
const message = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Describe the content of this document." },
    { type: "file", source_type: "id", id: "file-abc123" },
  ],
});

// 来自 base64 数据
const message = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Describe the content of this audio." },
    {
      type: "audio",
      source_type: "base64",
      data: "AAAAIGZ0eXBtcDQyAAAAAGlzb21tcDQyAAACAGlzb2...",
    },
  ],
});

// 来自提供商托管的文件 ID
const message = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Describe the content of this audio." },
    { type: "audio", source_type: "id", id: "file-abc123" },
  ],
});

// 来自 base64 数据
const message = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Describe the content of this video." },
    {
      type: "video",
      source_type: "base64",
      data: "AAAAIGZ0eXBtcDQyAAAAAGlzb21tcDQyAAACAGlzb2...",
    },
  ],
});

// 来自提供商托管的文件 ID
const message = new HumanMessage({
  content: [
    { type: "text", text: "Describe the content of this video." },
    { type: "video", source_type: "id", id: "file-abc123" },
  ],
});

并非所有模型都支持所有文件类型。请查看模型提供商的参考文档以了解支持的格式和大小限制。

内容块参考

内容块在创建消息或访问 contentBlocks 字段时表示为一个类型化对象的列表。列表中的每一项必须符合以下块类型之一：

核心

ContentBlock.Text

用途： 标准文本输出

string

required

始终为 "text"

string

required

文本内容

Citation[]

文本注释列表

示例：

{
    type: "text",
    text: "Hello world",
    annotations: []
}

ContentBlock.Reasoning

目的： 模型推理步骤

string

required

始终为 "reasoning"

string

required

推理内容

示例：

{
    type: "reasoning",
    reasoning: "The user is asking about..."
}

Multimodal

ContentBlock.Multimodal.Image

目的： 图像数据

string

required

始终为 "image"

string

指向图像位置的 URL。

string

Base64 编码的图像数据。

string

对外部文件存储系统（例如 OpenAI 或 Anthropic 的 Files API）中图像的引用。

string

图像的 MIME 类型（例如 image/jpeg, image/png）。对于 Base64 数据为必填项。

ContentBlock.Multimodal.Audio

目的： 音频数据

string

required

始终为 "audio"

string

指向音频位置的 URL。

string

Base64 编码的音频数据。

string

对外部文件存储系统（例如 OpenAI 或 Anthropic 的 Files API）中音频文件的引用。

string

音频的 MIME 类型（例如 audio/mpeg, audio/wav）。对于 Base64 数据为必填项。

ContentBlock.Multimodal.Video

目的： 视频数据

string

required

始终为 "video"

string

指向视频位置的 URL。

string

Base64 编码的视频数据。

string

对外部文件存储系统（例如 OpenAI 或 Anthropic 的 Files API）中视频文件的引用。

string

视频的 MIME 类型（例如 video/mp4, video/webm）。对于 Base64 数据为必填项。

ContentBlock.Multimodal.File

目的： 通用文件（PDF 等）

string

required

始终为 "file"

string

指向文件位置的 URL。

string

Base64 编码的文件数据。

string

对外部文件存储系统（例如 OpenAI 或 Anthropic 的 Files API）中文件的引用。

string

文件的 MIME 类型（例如 application/pdf）。对于 Base64 数据为必填项。

ContentBlock.Multimodal.PlainText

目的： 文档文本（.txt, .md）

string

required

始终为 "text-plain"

string

required

文本内容

string

文本内容的标题

string

文本的 MIME 类型（例如 text/plain, text/markdown）

Tool Calling

ContentBlock.Tools.ToolCall

目的： 函数调用

string

required

始终为 "tool_call"

string

required

要调用的工具名称

object

required

传递给工具的参数

string

required

此工具调用的唯一标识符

示例：

{
    type: "tool_call",
    name: "search",
    args: { query: "weather" },
    id: "call_123"
}

ContentBlock.Tools.ToolCallChunk

目的： 流式工具调用片段

string

required

始终为 "tool_call_chunk"

string

正在调用的工具名称

string

部分工具参数（可能是不完整的 JSON）

string

工具调用标识符

number | string

required

此片段在流中的位置

ContentBlock.Tools.InvalidToolCall

目的： 格式错误的调用

string

required

始终为 "invalid_tool_call"

string

调用失败的工具名称

string

解析失败的原始参数

string

required

错误描述

常见错误： 无效的 JSON，缺少必需字段

Server-Side Tool Execution

ContentBlock.Tools.ServerToolCall

目的： 在服务端执行的工具调用。

string

required

始终为 "server_tool_call"

string

required

与工具调用关联的标识符。

string

required

要调用的工具名称。

string

required

部分工具参数（可能是不完整的 JSON）

ContentBlock.Tools.ServerToolCallChunk

目的： 流式服务端工具调用片段

string

required

始终为 "server_tool_call_chunk"

string

与工具调用关联的标识符。

string

正在调用的工具名称

string

部分工具参数（可能是不完整的 JSON）

number | string

此片段在流中的位置

ContentBlock.Tools.ServerToolResult

目的： 搜索结果

string

required

始终为 "server_tool_result"

string

required

对应的服务端工具调用的标识符。

string

与服务端工具结果关联的标识符。

string

required

服务端工具的执行状态。"success" 或 "error"。

已执行工具的输出。

Provider-Specific Blocks

ContentBlock.NonStandard

目的： 供应商特定的逃生舱口

string

required

始终为 "non_standard"

object

required

供应商特定的数据结构

用途： 用于实验性或供应商特有的功能

其他供应商特定的内容类型可在每个模型供应商的参考文档中找到。

上述提到的每个内容块都可以在导入 ContentBlock 类型时作为单独的类型进行寻址。

import { ContentBlock } from "langchain";

// 文本块
const textBlock: ContentBlock.Text = {
    type: "text",
    text: "Hello world",
}

// 图像块
const imageBlock: ContentBlock.Multimodal.Image = {
    type: "image",
    url: "https://example.com/image.png",
    mimeType: "image/png",
}

请在 API 参考中查看规范的类型定义。

内容块是作为 LangChain v1 中消息的一个新属性引入的，旨在标准化各供应商的内容格式，同时保持与现有代码的向后兼容性。内容块并不是 content 属性的替代品，而是一个新属性，可用于以标准化格式访问消息的内容。

与聊天模型一起使用

聊天模型接受一系列消息对象作为输入，并返回一个 AIMessage 作为输出。交互通常是无状态的，因此一个简单的对话循环涉及使用不断增长的消息列表来调用模型。请参阅以下指南了解更多信息：

用于持久化和管理对话历史记录的内置功能
管理上下文窗口的策略，包括裁剪和总结消息

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Middleware

Frontend

Advanced usage

Agent development

Production

消息

基本用法

文本提示

消息提示

字典格式

消息类型

系统消息

用户消息

文本内容

消息元数据

AI 消息

工具调用

令牌使用情况

流式传输与块

工具消息

消息内容

标准内容块

多模态

内容块参考

与聊天模型一起使用

​基本用法

​文本提示

​消息提示

​字典格式

​消息类型

​系统消息

​用户消息

​文本内容

​消息元数据

​AI 消息

​工具调用

​令牌使用情况

​流式传输与块

​工具消息

​消息内容

​标准内容块

​多模态

​内容块参考

​与聊天模型一起使用

基本用法

文本提示

消息提示

字典格式

消息类型

系统消息

用户消息

文本内容

消息元数据

AI 消息

工具调用

令牌使用情况

流式传输与块

工具消息

消息内容

标准内容块

多模态

内容块参考

与聊天模型一起使用