langgraph的短期记忆summmary
时间: 2025-07-30 21:02:42 浏览: 10
在LangGraph框架中,短期记忆的摘要机制主要依赖于状态管理与上下文压缩技术,以实现对对话历史的有效维护和高效利用。该机制通过将对话历史中重要的信息进行动态提取和更新,确保代理(Agent)在处理任务时仅保留相关性强的内容,从而优化性能并减少计算资源的占用。
短期记忆摘要的实现方法通常包括以下关键步骤:
1. **状态管理**:LangGraph使用状态对象来存储对话中的历史信息,包括用户输入、代理响应以及其他元数据。这些状态信息构成了短期记忆的基础,为后续的摘要生成提供数据支持[^1]。
2. **上下文窗口限制**:由于模型的上下文长度有限,LangGraph通过动态管理上下文窗口,确保最新的对话内容优先保留,同时逐步淘汰较早的、相关性较低的信息。这种机制间接实现了对短期记忆的维护[^1]。
3. **摘要生成策略**:在需要更长时间记忆支持的场景中,LangGraph可以结合外部工具(如向量数据库)进行信息存储,但其短期记忆的摘要通常依赖于模型自身对输入的处理能力。具体实现中,可以通过在提示词(Prompt)中显式地包含摘要信息,或者通过模型微调的方式,让代理自动学习如何生成和维护摘要[^1]。
4. **状态更新机制**:LangGraph允许在状态对象中定义特定的更新规则,例如通过回调函数或自定义逻辑,在每次对话交互后更新状态中的摘要字段。这种方式可以实现对短期记忆的实时更新和优化[^1]。
### 示例代码
以下是一个简单的示例,展示如何在LangGraph中实现短期记忆摘要的更新逻辑:
```python
from langgraph import StateGraph, Memory
# 定义状态类,包含对话历史和摘要字段
class AgentState:
def __init__(self):
self.history = []
self.summary = ""
def update_summary(self, new_input, model):
# 使用模型生成新的摘要
self.summary = model.generate_summary(self.history + [new_input])
# 创建状态图
graph = StateGraph(AgentState)
# 添加节点和边
graph.add_node("process_input", lambda state: state.update_summary("用户输入", model))
graph.add_edge("process_input", "end")
# 初始化状态
initial_state = AgentState()
```
### 相关问题
1. LangGraph中长期记忆的实现方式是什么?
2. 如何在LangGraph中结合外部数据库实现记忆扩展?
3. LangGraph的状态管理机制有哪些特点?
4. 短期记忆摘要与模型上下文长度之间的关系是什么?
5. 如何通过微调模型优化LangGraph中的摘要生成效果?
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