08 - Context Management (上下文管理)核心概念问题：对话历史会无限增长 → 超 token、成本高、响应慢解决：使用中间件自动管理上下文长度SummarizationMiddleware（推荐）基本用法from langchain.agents import create_a...
大模型技术
技术
82 篇文章
0 min 平均阅读
""" LangChain 1.0 - Memory Basics (内存管理基础) ========================================== 本模块重点讲解 LangGraph 提供的内存管理机制，包括： 1. InMemorySaver...
# 核心概念 # 内存 = Agent 记住对话历史的能力 # 默认情况下，每次调用 agent.invoke() 都是全新的开始，不记得之前的对话。使用 InMemorySaver 可以让 Agent 记住历史。 # 基本用法 # 没有内存（默认） from langchain.agents ...
07 - Memory Basics (内存管理基础)核心概念内存 = Agent 记住对话历史的能力默认情况下，每次调用 agent.invoke() 都是全新的开始，不记得之前的对话。使用 InMemorySaver 可以让 Agent 记住历史。基本用法没有内存（默认）from langcha...
"""LangChain 1.0 - Agent 执行循环本模块重点讲解：Agent 执行循环的详细过程流式输出（streaming）查看中间步骤理解消息流转"""import sysimport osfrom urllib import responsefrom openai import cha...
# 核心概念 # Agent 执行循环 = 自动化的"思考-行动-观察"过程 # Agent 不是一次性调用，而是一个循环： # 用户问题 → AI 思考 → 调用工具 → 观察结果 → 继续思考 → 最终答案 # 执行循环详解 # 执行循环详解 # ┌──────────...
06 - Agent Loop (Agent 执行循环)核心概念Agent 执行循环 = 自动化的"思考-行动-观察"过程Agent 不是一次性调用，而是一个循环：用户问题 → AI 思考 → 调用工具 → 观察结果 → 继续思考 → 最终答案执行循环详解完整流程┌─────────────┐ │ ...
目录结构 init_model.py 和 tools文件在历史文章中05 - Simple Agent (简单 Agent)├── tools │ ├── __pycache__ │ ├── __init__.py │ ├── calculator.py │ ├── weather...
05 - Simple Agent (简单 Agent)核心概念Agent = 模型 + 工具 + 自动决策Agent 的关键能力：理解用户问题自动判断是否需要工具选择合适的工具基于工具结果生成回答create_agent 基本用法from langchain.agents import creat...
calculator.py""" 自定义工具：计算器 ================== 演示带多个参数的工具 """ from langchain.tools import tool @tool def calculator(o...