Agent写Prompt时，怎么让大模型自己“记住”前面几步的结果？

大概率是LangChain里默认的短期memory没接上，试试显式传MessageHistory进去，比塞System prompt靠谱多了。

这个问题我刚开始搞LangChain时也踩过，核心不是靠System Prompt去“提醒”，而是得把每一步的中间结果塞回给模型看。你试试用LangChain的Memory组件，比如ConversationBufferMemory，专门存工具调用前后的状态，然后构造下一个Prompt时把history变量插进去，比纯靠模型自觉靠谱多了。另外检查下你的Agent是不是用了ReAct模式，那个框架本身会要求把Observation写进下一轮输入，如果没显式传，模型当然会断片。实在不行就把上一步输出直接拼进当前Tool的input里，简单粗暴但有效。

用Memory机制吧，把中间结果存进会话状态里，比硬塞进Prompt靠谱多了。

中间结果得塞回Prompt里，光靠System Prompt提醒没用，Memory也不是万能的。

这问题我刚开始搞LangChain也踩过，光靠system prompt里加“记住”确实不靠谱，模型注意力一分散就忘了。你这种情况最好直接用内置的ConversationBufferMemory或者干脆自己维护一个context列表，每次工具调用完把结果塞进去，再拼到下一轮Prompt里。另外也可以试试给Agent加个显式的“工作日志”步骤，让它先整理上一步结论再继续，比靠模型自觉稳定多了。

LangChain的memory别只靠prompt，把中间结果显式塞进下一次的工具参数里，比啥都稳。

这问题太典型了，其实Agent本身并不“记得”任何事，每次调用工具都是独立的。我之前也踩过坑，光改System Prompt治标不治本，关键是把上一步的输出直接塞进下一步的Prompt里，或者用LangChain的ConversationBufferMemory存一下，但得注意控制长度，不然上下文爆了更乱。你试试在工具调用前把临时结果拼接成变量传进去，比靠它自己“自觉”靠谱多了。

这问题我当初也踩过坑，LangChain的Agent默认确实不会主动把中间结果塞回上下文，除非你显式把每步输出拼到下一步的Prompt里。System Prompt里加“记住”基本没用，因为大模型本身没有持久记忆，它只能看到当前这一轮输入的token。我的做法是开个Memory模块，但别只依赖它，更靠谱的是在工具返回结果时，自己写个包装函数，把关键信息提取后重新注入到后续的Prompt里，相当于手动维护一个“工作草稿”。另外你提到第二步写的内容和第一步对不上，这可能是模型在长上下文里注意力漂移了，你可以试试把第一步的原始输出原样粘贴，而不是让模型自己概括。还有个小技巧，如果任务步骤固定，不如直接用Chain按顺序跑，比Agent可控得多，Agent适合动态决策场景，不适合这种线性流程。你用的LangChain版本是多少？新版LCEL对状态传递的支持比老版好一些，可以看下官方文档里的“stateful agent”例子。

这问题太典型了，我刚用LangChain时也栽在这上面。光靠system prompt里喊“记住”没用，大模型上下文窗口一滚动就容易把前面步骤丢了，尤其工具返回结果长的时候。我后来是直接把每步的中间结果拼到下一轮prompt里，比如“这是你刚才搜到的排名数据，请基于这个写总结”，比依赖Memory机制稳得多。Memory那套更适合长期对话，Agent这种任务链还是显式传参最保险，就是费点token。你可以在工具调用后把结果存到变量里，然后组装成新的user消息传回去，试试看效果。

这问题太典型了，我刚开始玩LangChain也踩过这个坑。你光在System Prompt里说“记住”没用，大模型没有真正的记忆，它只能看到上下文窗口里的东西。可以试试把上一步的工具结果直接塞回prompt，比如用个变量存下来再拼进去，或者干脆用LangChain内置的ConversationBufferMemory，比手动拼稳得多。还有个坑是别依赖模型自觉，最好在每一步的prompt里都显式带上“这是之前的结果：xxx”，不然它真的会瞎编。

这问题我当初也踩过坑，LangChain默认的Agent其实不像ChatGPT那样有连贯的上下文记忆，每次调用工具时它拿到的只是当前这一步的输入和工具返回结果，前面几步算出来的东西并不会自动塞进下一步的Prompt里。你说的在System Prompt里加“记住历史”基本没用，因为那只是给模型一个指令，但并没有把实际的历史步骤数据喂给它。最靠谱的做法是用LangChain的ConversationBufferMemory或者更轻量的方式，主动把每一步的工具调用结果和Agent的中间思考追加到一个list里，然后在每次构造新Prompt时手动把整个list塞进去，相当于你自己维护一个显式的“工作日志”。我试过用ConversationSummaryMemory，但有时候摘要会丢细节，反而显式传完整记录更稳定，代价就是token消耗大一些。另外你要注意，如果Agent内部用的是ReAct之类的循环结构，得确保这个memory是在循环外面初始化，不然每一步都会重置。还有个取巧的办法，就是让Agent把中间结果直接写进一个临时变量或文件里，下次工具调用时再读出来，但这样工程上有点绕。总之先别指望模型自己“记住”，把记忆当成一个外部组件来管理才是正解。

别光靠system prompt，把上一步的关键输出直接塞回下一步的prompt里，比啥memory都稳。

LangChain的ConversationBufferMemory只是存消息，得配合Agent内部的中间步骤变量手动传，试试看吧。

这问题太典型了，光靠system prompt提醒没用，得把每步结果显式塞回给下一轮，或者直接上LangChain的memory模块，我现在就是这么干的。

这问题我也踩过坑，中间结果别指望模型自觉记，直接用LangChain的memory或者把历史步骤塞进下一次prompt里最靠谱。

这个问题其实挺典型的，我刚开始搭Agent时也踩过一模一样的坑。核心原因在于大模型本身是无状态的，它不像人有个持续的记忆，每次调用工具前后的prompt如果没带上之前的结果，它确实就是“失忆”状态。System Prompt里写“请记住对话历史”基本没用，因为模型看不到那些历史，除非你把它塞进当前这次请求的上下文里。我后来是用LangChain的Memory模块解决的，比如ConversationBufferMemory或者更省token的SummaryMemory，把中间结果存进去，每次自动拼到prompt前面。不过要注意，如果任务链很长，Memory里的内容会越来越膨胀，最好手动控制只保留关键的工具返回结果，而不是把整个tool output原封不动塞回去。另外你也可以在Agent的prompt模板里显式加一个scratchpad变量，把每一步的结论格式化后传进去，这样比依赖Memory更可控。建议先试试显式传递中间结果，跑通了再换成Memory机制，会更容易理解底层逻辑。