𝗖𝗼𝗻𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆 𝗳𝗼𝗿 𝗟𝗮𝗻𝗴𝗖𝗵𝗮𝗶𝗻 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀

LangChainエージェントのための会話メモリ

メモリを追加することで、LangChainエージェントをよりスマートにすることができます。これにより、以前のメッセージからの事実を記憶できるようになります。

この投稿では、サポートエージェントをマルチターンツールへと進化させます。

ターン1では、エージェントが顧客と請求書を検索します。 ターン2では、エージェントはIDを再度尋ねることなくチケットを作成します。

知っておくべき3つの重要な概念：

• Checkpointer: 短期メモリとして機能します。各ステップの後にメッセージと状態を保存します。
• thread_id: 会話のキーです。同じIDを使用するとチャットを継続でき、新しいIDを使用すると新しいセッションを開始できます。
• Store: ユーザーの好みなどの事実を保持するための長期メモリです。

サポートフローにおける仕組み：

1. ユーザーが顧客ID 1042と請求書 8891の検索を依頼します。エージェントはそのデータを見つけます。
2. ユーザーが「チケットを作成して」と言います。エージェントは最初のステップのIDを記憶しており、タスクを完了します。

テストにはMemorySaverを使用してください。ローカルプロセス内で状態を保持します。

重要：MemorySaverはコードの実行が停止するとクリアされます。本番環境では、PostgresやSQLiteなどのデータベースを使用してください。thread_id APIは変わらないため、コード自体は同じままです。

ユーザーごとに異なるthread IDを使用することで、セッションを分離してください。これにより、ある人のデータが別の人とのチャットに漏洩するのを防ぐことができます。

完全なスクリプトについては、langchain-agent-memory-nodejs-demoフォルダを確認してください。

出典: https://dev.to/zsevic/conversation-memory-for-langchain-agents-31pa

オプションの学習コミュニティ: https://t.me/GyaanSetuAi