多ラウンド対話の理解を深める効果的な方法
LangGraph CodeActは以下の技術により、継続的な対話の質を保証します：
- メッセージ履歴の保存対話の履歴が自動的に保存されます。
- 可変的な持続性Pythonの変数がダイアログをまたいで保持され、自然言語参照がサポートされます。
- メモリーのチェックポイントセッション状態を維持する内蔵メモリーセーバー
取扱説明書：
- 初期化時にcheckpointer=MemorySaver()パラメータを設定する。
- 対話には標準的なメッセージ形式を使用する： [{"role": "user", "content": "question"}]
- 3+5を計算した後に「結果を2倍してください」と尋ねるような複雑な作業には、ステップ・バイ・ステップの問題が推奨される。
- agent.invoke()により、コンテキストを含む完全なレスポンスを取得します。
最適化のための提案：プロフェッショナルな現場での対話では、現場の知識をシステムのプロンプトに加えることができる。
この答えは記事から得たものである。LangGraph CodeAct：複雑なタスクを解決する知能を支援するコード生成について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 多人数対話におけるインテリジェンスの文脈理解を深めるには？
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