增强多轮对话理解的有效方法
LangGraph CodeAct通过以下技术保障连续对话质量：
- 消息历史保存：自动保存完整的对话历史记录
- 变量持久化：Python变量跨对话保留，支持自然语言引用
- 记忆检查点：内置MemorySaver保持会话状态
Operating Instructions:
- 初始化时配置checkpointer=MemorySaver()参数
- 对话时使用标准消息格式：[{“role”:”user”,”content”:”问题”}]
- 复杂任务建议分步提问，如先计算3+5再要求”将结果乘以2″
- 通过agent.invoke()获取包含上下文的完整响应
优化建议：对于专业领域对话，可在系统提示词中补充领域知识
This answer comes from the articleLangGraph CodeAct: generating code to help intelligences solve complex tasksThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升智能体在多轮对话中的上下文理解能力？
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