用LangChain搭Agent，工具调用时上下文总丢，大佬们怎么解决的？

试试在工具返回里手动拼上结果摘要塞回prompt，或者换用create_history_aware_retriever，比硬调memory靠谱。

这问题我也踩过坑，AgentExecutor默认确实不会把工具输出全塞进memory，你光加chat_history不够。我后来是直接在工具函数里把返回结果手动写进一个全局dict，然后每次prompt模板里动态拼上这个dict的最近几条，相当于自己维护了个轻量缓存。另外你检查下Memory的return_messages参数，有时候得设成True，不然存进去的是string格式，模型反而更迷糊。可以试试看，比折腾LangChain内置的memory机制省心。

这问题太典型了，AgentExecutor默认确实不会把工具输出塞进后续的对话上下文，你加memory只存了用户和AI的对话，工具结果没进去。我之前也卡这儿，后来是把工具返回的内容手动拼到prompt里，比如在每次执行前把上次的工具输出作为“系统提示”的一部分传进去。可以试试自定义个callback，在tool执行完后把结果存进memory的buffer，或者干脆用langchain的ConversationBufferMemory结合agent的scratchpad，不过得注意token长度。

这问题我当初也踩过坑，AgentExecutor默认确实不会把工具输出自动塞回对话上下文，它只维护用户消息和AI回复。我后来是把工具结果手动拼到prompt里，每次调用前把历史工具输出拉出来格式化一下再传进去，或者干脆用memory的return_messages=True加上自定义的tool_result变量，比硬靠chat_history靠谱多了。你可以试试在tool的func里直接return结果并同时append到memory，这样下一轮就能直接读到。

试试把工具结果显式塞进prompt的scratchpad里，或者用memory的return_messages=True，我之前也踩过这坑。

我之前也踩过这个坑，AgentExecutor默认确实不会把tool输出自动塞进后续的prompt里，关键得在agent的prompt模板里显式把工具结果拼进去，或者用memory的return_messages=True配合ConversationSummaryBufferMemory。另外建议你查一下工具返回的结构，有时候是dict嵌套导致解析丢了，可以试试把输出统一转成string再返回。我之前用了个笨办法，在工具函数里直接print结果，然后让agent的observation部分引用那个打印值，反而稳了，你可以参考下这个思路。

这题我踩过，AgentExecutor默认确实不存工具输出，得自己在工具函数里把结果手动append到memory里再塞回prompt。

我之前也踩过这个坑，关键不是memory的问题，而是工具返回结果默认不会自动写进对话历史。你需要手动把中间步骤的observation塞回prompt，或者用langchain的AgentExecutor的return_intermediate_steps参数，然后自己拼一下上下文。另外也可以试试把工具输出格式化成更简洁的摘要，塞进system prompt里，而不是全量丢进去，不然token很快就爆了。我之前还遇到过工具返回结果被截断的情况，建议检查下max_iteration和max_execution_time的设置。

我之前也踩过这个坑，AgentExecutor确实默认不会把工具输出塞回对话上下文，它只保留最后一步的结果。你可以在自定义的Agent的prompt里显式把工具输出拼进去，或者干脆用langchain的create_agent方法，配合一个简单的memory机制，把之前的工具结果存成变量再传给下一步。我之前是直接改的agent的return_intermediate_steps=True，然后自己手动把中间步骤塞进chat_history，比加memory更直接。另外检查下你的工具是不是return了None，有时候不是上下文丢了，是工具本身没返回值。

这问题太典型了，AgentExecutor默认确实不会把工具输出自动塞进下一轮对话的prompt里，你得自己在回调或者自定义的memory里显式把结果存下来。我一般是把工具返回的关键信息格式化后追加到chat_history，同时给memory加个最大token限制，不然对话一长上下文就爆了。你可以试试用langchain的ConversationSummaryBufferMemory，它会自动压缩历史，但工具输出得手动处理一下。另外prompt里明确告诉agent“优先引用已有数据，不要重复调用工具”，有时候也能减少这种傻操作。

这问题太典型了，我当初也被坑过好久。AgentExecutor默认确实不会把工具输出塞进chat history，它只保留最后一条agent的thought和action，所以多轮后上下文就断了。你可以试试在tool的func里手动把结果append到memory的chat_memory里，或者重写AgentExecutor的_plan迭代逻辑，把中间步骤的observation拼进prompt。另外检查下你的memory是不是只传给了chain，而没传给agent的prompt模板，很多人在这翻车。我之前是把工具返回的关键字段提取出来，用extra_kwargs单独传给prompt，效果比硬塞history好很多。还有个坑是LangChain的memory默认只存对话，不存tool输出，得用ConversationBufferWindowMemory配合自定义的prompt变量才行。你可以看看LangSmith的trace，明确到底哪些内容丢了，再对症下药。

这个问题我上周刚踩过坑，AgentExecutor默认确实不会把工具输出自动塞进下一轮上下文，它只保留最后一条observation。你加了memory但没把中间步骤的thought和observation一起塞进去，所以模型才会觉得“记忆空白”。我试过最笨但有效的办法是自定义个callback，把每次tool调用的输入输出追加到一个全局列表里，然后手动拼进prompt的system部分，但这样容易爆token。后来换了个思路，用langchain的ConversationSummaryBufferMemory，专门把工具返回的关键字段压缩成摘要，再配合RetrievalQA那种带检索的memory，效果好了很多。不过你那个“重新查一遍”的问题，可能也跟工具设计有关，如果工具返回的是明细，模型没法判断哪些该缓存，建议让工具直接返回“订单状态：已发货”这种精简结论。代码的话可以看下Tool节点的return_direct参数，设成True能让结果直接作为最终回答，但多轮对话下这个也会丢。实在不行就手动维护一个session级别的dict，用工具名加参数做key，命中就直接从dict取值，不重新调API，反正临时方案够用就行。

我之前也踩过这个坑，LangChain的AgentExecutor确实默认不会把工具输出自动塞回prompt，你得在工具函数里显式return一个summary或者把结果存进memory变量，然后在下轮对话前手动拼进messages。不过更省事的办法是换成LangGraph，它的StateGraph能让你自定义状态流，工具结果直接写进state里就不会丢。另外检查下你的memory是不是只存了user/assistant消息，工具调用得单独存成observation类型，不然检索时根本带不进去。

这问题我当初也踩过坑，核心不是memory没加，而是AgentExecutor在每轮结束时只把最终输出写进chat_history，中间工具返回的Observation默认不保留。你可以试试自定义个callback把每一步的tool output手动append到memory里，或者干脆用langchain里的ConversationBufferMemory配个AgentOutputParser，把工具结果强制塞进你的prompt模板。我之前这么改完就稳了，但注意别把太多历史塞进去，token会爆。

这问题我当初也踩过坑，AgentExecutor默认确实不会自动把工具输出塞回对话上下文，它只维护当前step的中间变量。你加memory和chat_history只解决了用户输入的历史，但工具返回的是一段临时observaction，不主动写进memory的话下一轮就没了。我后来是把工具返回结果手动格式化后追加到chat_history里，比如在tool的func里直接return一个带标识的字符串，同时用ConversationBufferWindowMemory显式存一份。还有个更省事的办法，用langchain的PlanAndExecute替代AgentExecutor，它会把中间步骤的观察都存进todo列表里，再配合ReturnDirectNode，但那样对prompt要求高。你试试在tool的description里加条件判断，比如“如果用户问的是刚才查过的订单，直接返回上次结果”，让LLM自己学会复用，比硬塞上下文效果好。另外检查下你是不是用了cache_tool_output=True，有的老版本默认是False。最后一个小技巧，把工具返回内容都包成JSON丢进system prompt的“最新状态”区，这样每轮都能看到。

这问题我踩过一模一样的坑，AgentExecutor默认确实不会把tool output塞回prompt，得自己在回调里手动拼。我当时是重写了parse_output逻辑，把最后一步的工具结果追加到observation里再丢给下一次迭代，你可以试试在agent的prompt模板里显式加一个{last_tool_output}变量，然后每次循环更新它。另外如果用了memory，注意它存的是对话历史而非工具中间态，最好单独用一个dict缓存工具结果，按工具名或参数做key，这样查“刚才那个订单”就能直接命中。代码上可以看看LangChain的AgentExecutor.return_intermediate_steps参数，设为True后从中间步里捞结果，比调memory靠谱多了。

这个问题我上周刚踩完坑，你多半不是prompt的锅，LangChain的AgentExecutor确实默认不把中间工具输出塞回给下一次推理的。我试过把memory挂到agent上，结果发现它只存了用户和AI的对话，工具返回那块完全没进上下文。后来我是直接在tool的func里把结果手动append到memory的buffer，或者用ConversationBufferMemory配合return_messages=True，然后自定义个callback把tool输出写进chat history。还有个更省事的办法，用langchain的AgentTokenBufferMemory，它专门干这个的，就是得注意版本，0.1.x和0.2.x的接口差挺多。不过说实话，你要是对话轮次超过几轮，这法子也容易撑爆token，我后来干脆改成自己写了个简单的状态存储，只在需要时候把关键结果注入到prompt里。代码我回头整理下贴你，核心就是别指望默认行为，自己动手把tool输出当observation喂回去。

我之前也踩过这个坑，核心问题不在memory，而是AgentExecutor默认只把工具的最终输出传给下一步，中间结果不会自动进上下文。你可以试试在工具函数里把返回结果显式格式化并写入一个全局变量或者用ConversationBufferMemory的save_context手动塞进去，然后再在prompt里加个指令让它优先引用已有数据。另外，检查下你的Agent是不是每次都被重新创建，如果是在循环外实例化的话状态会保留得更好，不过LangChain新版改动挺大的，建议直接看下agent的scratchpad是怎么传递的。

这问题我也踩过坑，工具返回值得手动塞回prompt，AgentExecutor默认真不帮你干这活。

试试把工具结果显式写进memory的additional_kwargs里，或者换个思路用agent的return_intermediate_steps。

我之前也踩过这坑，后来直接改成每次工具调用后把结果拼进prompt模板，虽然笨但稳。