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dede企业网站带留言板后台查询,如何做外国网站销售,美食网站建设策划书,wordpress文章列表调用描述一.背景LangGraph 作为 LangChain 生态中专注于大模型流程编排与多轮交互的核心框架#xff0c;其核心优势是通过有向图结构实现复杂流程的动态流转与状态管理。但在企业级长期运行场景中#xff0c;单一图流程的 “短期记忆”#xff08;仅保留当前流程执行周期内的状态其核心优势是通过有向图结构实现复杂流程的动态流转与状态管理。但在企业级长期运行场景中单一图流程的 “短期记忆”仅保留当前流程执行周期内的状态已无法满足需求因此 “长记忆Long-term Memory” 的引入成为必然 —— 本质是将图流程的关键状态节点执行记录、上下文数据、决策路径持久化存储并灵活复用突破 “单次流程执行即失忆” 的限制。这一能力的需求源于 LangGraph 原生记忆机制在复杂场景中的痛点也是其适配 “长期多轮交互、跨流程协同、历史数据依赖” 企业级诉求的关键升级。1.LangGraph 原生记忆机制的核心痛点LangGraph 原生的记忆机制以 “单次流程执行” 为单位流程结束后仅保留最终状态或通过 Checkpoint 保留有限历史缺乏对 “长期、跨流程” 记忆的管理能力在以下场景中痛点突出1. 长期多轮交互场景中上下文断裂在需要持续交互的场景如智能助手、客户服务、项目协作中用户需求往往分散在多次流程执行中例如用户第一天通过 LangGraph 图流程咨询 “项目进度”第二天继续追问 “补充上周的研发数据”原生记忆机制无法关联两次流程的上下文导致大模型无法识别 “上周研发数据” 对应的是前序咨询的项目需用户重复说明背景交互体验极差且多次交互的历史信息如用户偏好、已确认的需求无法复用流程需重复处理相同信息效率低下。2. 跨流程协同场景中数据无法共享企业级复杂业务往往需要多个独立 LangGraph 图流程协同完成如 “需求收集图”“方案设计图”“审批图” 协同支撑项目立项原生记忆机制下每个图流程的状态仅保存在自身执行周期内无法实现跨图数据共享例如 “方案设计图” 需要获取 “需求收集图” 中的用户需求细节只能通过手动传递参数或外部数据库存储不仅开发成本高还易出现数据不一致且跨图流程的执行轨迹无法关联难以追溯 “需求→方案→审批” 的全链路历史。3. 历史依赖型场景中缺乏数据支撑部分图流程的执行高度依赖历史数据如趋势分析、风险监控、用户行为预测例如基于 LangGraph 构建的 “业务数据监控图”需对比近 30 天的每日数据波动来判断是否触发告警“用户行为分析图” 需结合用户过去一个月的交互记录生成个性化报告。原生记忆机制无法长期存储这些历史数据需额外对接外部存储并手动编写数据查询逻辑导致流程复杂度剧增且数据访问效率低。4. 流程中断后恢复状态完整性不足LangGraph 虽支持通过 Checkpoint 恢复单次流程的中断状态但无法保留 “跨中断周期” 的长期记忆例如项目协作图流程因假期中断复工后恢复流程时仅能获取中断时的即时状态无法追溯该项目前序多次交互的历史信息如之前确认的需求变更、已达成的共识导致流程恢复后需重新梳理背景浪费时间且若流程需跨多个中断周期如分阶段推进的项目原生记忆机制无法串联各阶段的状态流程连贯性差。5. 大模型上下文窗口受限长文本记忆难大模型存在上下文窗口限制即使 LangGraph 图流程在单次执行中拆分节点也无法将超长历史交互信息如数万字的多轮对话、数十次流程的执行记录全部纳入当前上下文。原生记忆机制缺乏对长记忆的 “摘要、提炼、按需召回” 能力导致大模型无法利用长期历史信息辅助决策仅能基于当前节点的短期数据生成结果准确性与针对性不足。2.LangGraph 图中使用长记忆的核心价值LangGraph 图中引入长记忆本质是通过 “持久化存储 智能检索 记忆管理” 机制将短期流程状态扩展为长期可复用的结构化记忆解决原生机制的痛点核心价值体现在1. 支撑长期多轮交互保持上下文连贯性长记忆可持久化存储多次图流程执行的关键信息用户输入、节点输出、决策结果、交互偏好后续流程执行时可自动召回相关历史记忆例如用户多次咨询同一项目时长记忆会关联所有交互记录大模型无需用户重复说明即可理解上下文智能助手场景中长记忆可记录用户的使用习惯如偏好的报告格式、关注的核心指标后续流程自动适配交互体验大幅提升。2. 实现跨流程记忆共享打通协同链路长记忆可作为独立的 “记忆中心”供多个 LangGraph 图流程访问例如 “需求收集图” 将用户需求存储至长记忆后“方案设计图”“审批图” 可直接从长记忆中读取相关数据无需手动传递跨图流程的执行轨迹会统一记录在长记忆中可追溯 “需求提交→方案生成→审批通过” 的全链路历史便于故障排查与合规审计。3. 提供历史数据支撑优化决策准确性长记忆可长期存储流程执行的历史数据如每日业务指标、风险检测结果、用户行为记录图流程中的分析类节点可直接调用这些数据进行趋势分析、对比判断例如业务监控图流程中节点可从长记忆中读取近 30 天的历史数据对比当前数据波动是否异常避免仅基于单点数据误判用户行为分析图流程可利用长期行为数据构建更精准的用户画像提升分析结果的针对性。4. 增强流程中断恢复能力保障连贯性长记忆不仅存储单次流程的中断状态还会保留该业务的全量历史记忆例如项目协作图流程中断多日后恢复时可从长记忆中召回项目启动至今的所有交互记录、已完成节点、未解决问题流程无需重新梳理背景直接从中断节点结合历史记忆继续执行跨多个中断周期的流程可通过长记忆串联各阶段状态保持执行连贯性。5. 突破大模型上下文限制高效利用长文本记忆长记忆具备 “记忆摘要与按需召回” 能力对于超长历史记录如数万字的多轮对话会自动提炼核心信息生成摘要存储避免占用过多存储资源当图流程需要时仅将与当前任务相关的记忆片段而非全部历史召回至大模型上下文既突破了上下文窗口限制又保证了大模型决策的高效性与准确性。3.典型应用场景长期智能助手 / 客户服务企业内部智能助手需长期响应员工的项目咨询、流程查询长记忆可记录员工的咨询历史、项目背景、偏好设置实现 “一次说明、长期复用” 的交互体验客户服务场景中长记忆存储客户的历史诉求、处理记录后续服务无需重复询问基础信息提升服务效率。跨流程项目协作项目立项、需求收集、方案设计、审批落地等多个 LangGraph 图流程协同时长记忆作为共享数据中心打通各流程的信息壁垒确保项目全生命周期的信息连贯性与一致性。长期业务监控与分析基于 LangGraph 构建的业务监控、数据趋势分析流程需依赖长期历史数据如月度销售数据、季度风险指标长记忆可持久化存储这些数据支撑跨时间维度的分析与决策。个性化内容生成与推荐内容生成类图流程如报告生成、方案推荐可通过长记忆记录用户的个性化需求如报告格式、关注重点、行业偏好长期生成贴合用户需求的内容无需每次手动配置。多智能体长期协作多个智能体通过 LangGraph 图流程协同完成长期任务如长期项目评估、持续法务合规审查长记忆可存储各智能体的协作历史、决策依据、已处理事项确保多智能体协作的连贯性与一致性。4.关键优势总结LangGraph 图中使用长记忆的核心价值是将图流程从 “单次执行的独立单元” 转化为 “长期演进的智能系统”既解决了原生记忆机制在长期交互、跨流程协同、历史数据依赖场景中的痛点又通过智能记忆管理突破了大模型上下文限制提升了流程的连贯性、准确性与用户体验。这一能力让 LangGraph 能够适配更复杂的企业级长期运行场景成为大模型应用从 “单次任务处理” 走向 “长期智能服务” 的关键技术支撑。综上LangGraph 图中使用长记忆的需求源于企业对大模型流程 “长期化、协同化、个性化” 的核心诉求解决了原生记忆机制的诸多痛点支撑智能助手、项目协作、业务监控等核心场景为复杂大模型应用的长期稳定运行提供了高效、可靠的技术路径。二.具体实现1.添加依赖# -*- coding: utf-8 -*- import sys import io # 设置标准输出编码为UTF-8解决中文乱码问题 if sys.platform win32: # Windows系统设置控制台编码为UTF-8 sys.stdout io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encodingutf-8) sys.stderr io.TextIOWrapper(sys.stderr.buffer, encodingutf-8) # 设置环境变量 import os os.environ[PYTHONIOENCODING] utf-8 from langchain.embeddings import init_embeddings from langgraph.store.memory import InMemoryStore from langgraph.constants import START, END from langgraph.graph import StateGraph from langgraph.graph.state import CompiledStateGraph from typing_extensions import TypedDict from langgraph.store.base import BaseStore from langgraph.checkpoint.memory import MemorySaver2.定义代理使用向量模型def init_embeddings_with_proxy( model: str, proxy_url: str None, proxy_key: str None ): 初始化embeddings支持代理OpenAI的URL和key # 设置代理OpenAI的base URL if proxy_url: os.environ[OPENAI_API_BASE] proxy_url # 设置代理服务的API key if proxy_key: os.environ[OPENAI_API_KEY] proxy_key # 初始化embeddings return init_embeddings(model)3.定义向量化存储embeddings init_embeddings_with_proxy( openai:text-embedding-3-small, proxy_url, # 代理OpenAI的URL proxy_key # 代理服务的API key ) store InMemoryStore( index{ embed: embeddings, dims: 1536, } )4.定义状态类# 1. 定义状态 class EventState(TypedDict): count_status: int #累计计数状态5.定义节点1存储记忆def first_node(state: EventState, *, store: BaseStore) - EventState: state[count_status] 1 print(节点1添加记忆) store.put((user_123, memories), 1, {text: 我爱苹果}) store.put((user_123, memories), 2, {text: 我爱香蕉}) return state6.定义节点2查询记忆def second_node(state: EventState, *, store: BaseStore) - EventState: state[count_status] 3 print(节点2查询记忆) items store.search( (user_123, memories), query我喜欢吃什么水果, limit2 ) # 打印搜索结果 print(搜索结果:) for item in items: print(f Key: {item.key}) print(f Content: {item.value}) print(f Score: {item.score}) print() return state7.定义图执行# 初始化状态 state {count_status: 0} # 创建事件流 graph StateGraph(EventState) graph.add_node(first_node, first_node) graph.add_node(second_node, second_node) graph.add_edge(START, first_node) graph.add_edge(first_node, second_node) graph.add_edge(second_node, END) memory MemorySaver() graph graph.compile(checkpointermemory, storestore) config {configurable: {thread_id: thread-155}} graph.invoke(state, configconfig)结果如下