langchain agents
时间: 2025-04-02 09:14:58 浏览: 38
### LangChain Agents 模块概述
LangChain 的 `agents` 模块提供了一种灵活的方式来构建能够执行复杂任务的自动化代理。这些代理可以与外部工具交互并根据输入生成相应的动作和响应[^1]。
#### AgentChat 功能扩展
通过使用类似于 `agentchat.contrib.retrieve_user_proxy_agent` 这样的组件,开发者可以在多轮对话中实现更复杂的逻辑处理。这种设计模式通常会遵循一定的脚本结构来保持一致性,从而方便后续维护和调试[^2]。
#### 防止消息溢出的技术细节
为了防止长时间运行过程中因消息累积而导致内存占用过高甚至崩溃的情况发生,在实际应用当中还需要注意管理好历史记录长度。例如可以通过如下方式修剪过长的消息链:
```python
from langchain_core.messages import trim_messages
trimmer = trim_messages(max_tokens=65, strategy="last", token_counter=model)
trimmed_history = trimmer(messages_history)
```
这里展示了如何利用 `langchain_core.messages.trim_messages()` 方法控制最大token数量,并采用最后保留策略(`strategy="last"`) 来减少不必要的数据存储负担[^3]。
此外,关于流式响应的支持也是提升用户体验的一个重要方面;它允许应用程序逐步返回计算结果而不是等待整个过程完成后再一次性展示给用户。
### 总结
综上所述,LangChain 中 agents 相关教程或者文档不仅介绍了基础概念还深入探讨了一些高级特性如自定义行为创建以及性能优化技巧等方面的知识点。对于希望开发具备强大自然语言理解和行动能力系统的工程师来说是非常有价值的参考资料。
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