LangChain1.0教程：给我们的RAG智能体加上记忆功能

我们之前在文章中介绍的 RAG Agent 可以调用检索工具回答用户的问题，但是这个 Agent 仅仅能完成一次用户查询，它无法记住先去与用户的交互。

对于 Agent 而言，记忆（memory）至关重要，因为它使它们能够记住之前的交互内容、从反馈中学习，并适应用户的偏好。随着 Agent 处理的任务日益复杂、涉及的用户交互越来越多，这种能力对提升效率和用户满意度变得尤为关键。

短期记忆（short-term memory）使我们的应用程序能够在单个对话线程（thread）中记住之前的交互内容。

聊天模型通过消息接收上下文，这些消息包括指令（系统消息）和输入（用户消息）。在聊天应用中，消息通常在用户输入和模型回复之间交替出现，所以我们可以通过消息列表来实现短期记忆。

但是随着用户交互的不断增加，这个消息列表会随时间不断增长。长对话对当今的 LLM 带来了挑战：

• 完整的对话历史可能无法容纳在模型的上下文窗口内，从而导致上下文丢失或错误。
• 即使你的模型支持足够长的上下文长度，大多数 LLM 在处理长上下文时的表现仍然不佳。它们容易被陈旧或离题的内容“分散注意力”，同时还会面临响应速度变慢和成本增加的问题。

在这个视频中我介绍了：

• 如何通过消息列表给智能体应用加上短期记忆功能；
• 为了应对消息列表过长导致超过 LLM 上下文窗口限制的方法：

• Trim Messages：在调用 LLM 之前移除前 N 条或后 N 条消息。

• Delete messages：删除指定的消息

• Summarize messages：将前面的消息内容总结以缩短消息列表长度

• 自定义 AgentState：加上自己想要智能体记住的东西

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