如何利用 `LangGraph` 替代 `RunnableWithMessageHistory` 实现更复杂的记忆功能?
时间: 2025-07-08 16:45:48 浏览: 21
### 使用 LangGraph 实现更复杂的消息记忆功能
LangGraph 是 LangChain 提供的一个高级框架,用于构建具有状态的多步骤 AI 应用程序。与 `RunnableWithMessageHistory` 相比,LangGraph 提供了更强的状态管理和持久化能力,使得开发者可以更容易地实现复杂的记忆功能。
#### 集成检查点机制进行会话管理
LangGraph 通过引入“检查点(Checkpoint)”机制,实现了对会话状态的持久化存储。这种方式允许系统在每次执行后保存当前状态,并在下一次调用时恢复,从而支持长时间运行的对话流程。例如,可以使用 SQLite 数据库作为存储后端:
```python
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
# 初始化一个内存中的 SQLite 存储
memory = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:")
# 创建代理执行器时指定 checkpointer 参数以启用持久化
agent_executor = create_react_agent(llm, tools, checkpointer=memory)
```
这种机制不仅简化了会话历史的管理,还提高了系统的可扩展性和可靠性[^1]。
#### 多种记忆策略支持不同的应用场景
除了基本的会话状态保存外,LangGraph 还支持多种记忆策略,可以根据实际需求选择最适合的方式。例如:
- **ConversationBufferWindowMemory**:仅保留最近几轮对话记录,适用于短期交互场景。
- **ConversationTokenBufferMemory**:限制总 token 数量,适合需要控制资源消耗的应用。
- **ConversationSummaryBufferMemory**:当对话过长时,自动总结历史内容以减少占用空间,适用于长期持续对话[^2]。
这些策略可以通过简单的配置应用到代理中,从而灵活应对不同类型的业务需求。
#### 构建复杂的工作流
借助 Chain 和 Memory 组件,LangGraph 能够将 LLM 与其他 IO 模块有序结合,形成强大的工作流。由于 LLM 本身不具备记忆能力,因此需要额外引入 Memory 模块来扩展其功能边界。通过这种方式,不仅可以处理单次请求,还能维护跨多个步骤的状态信息,进而支持更加复杂的 AI 工程流程[^3]。
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