AI Agent 开发中，多步推理总是断，怎么让Agent记住上下文？

试试把中间结果直接塞进tool的return里，让下一步从工具返回值取参，别全靠memory，会稳很多。

这情况太常见了，模型换gpt-4o或者claude会好不少，但核心还是得把每一步的输入输出显式定清楚。

我之前也踩过这个坑，LangChain的memory其实更适合对话历史，不太擅长管理中间变量。后来我直接把查A表的输出塞回prompt里，让模型自己生成下一步的代码，而不是依赖框架传参，稳定性明显好多了。3.5做多步推理确实吃力，如果预算允许，至少试试GPT-4或者Claude，推理连贯性完全不是一个级别。轻量方案的话，可以自己用循环加状态字典硬写，比上agent框架更可控，就是代码丑点但能跑。

说实话你这问题我太熟了，之前用LangChain搭工具调用链的时候也栽在这儿过。感觉核心坑不在模型聪不聪明，而是LangChain默认的AgentExecutor对中间变量作用域的处理本来就挺糙的，尤其你用GPT-3.5，它的指令遵循和状态追踪能力就那样，你指望它自己记清哪步输出该传给哪步，确实容易崩。我后来试了个土办法，把每步工具返回的结果全部塞回给prompt，并且强制要求Agent在下一步行动前先复述一下“当前已知信息”，等于让它自己给自己写备忘，比单靠memory对象稳一些。另外你提到“找不到变量”那个报错，八成是你在tool函数里硬编码了上一步的输出字段名，但Agent实际执行时没按你预设的流程走，建议把工具设计成接受一个字典参数，内部自己解析需要的东西，别指望框架自动帮你对齐。要是想更轻量，其实可以试试直接手写一个有限状态机，先把用户意图拆成固定的三步，每步单独调一个prompt模板，数据流自己用代码串，反而比Agent省心。不过如果非要上Agent，我建议换GPT-4或者Claude 3.5，尤其后者对长上下文的记忆保持明显好一截，至少我换了之后再没出现过中间结果丢失的情况。你目前用的memory是哪种，ConversationBuffer还是自定义的？如果是前者，它对工具调用的内部状态其实记录得很弱，得自己重写回调去存每步的输出。

说实话这锅不能让GPT-3.5全背，LangChain的agent设计本身就有状态管理的问题，你试着手动把中间结果塞回prompt里当上下文，比直接依赖memory组件可靠得多。我之前也遇到过类似情况，后来干脆把多步任务拆成显式的子agent调用，每一步都明确输出结构化数据传给下一步，基本没再断过。如果数据量不大，其实不用上agent，自己写个简单的状态机控制流程反而更稳。

另一个思路是别让agent自己“记住”，而是把中间结果先写进一个临时存储（比如JSON文件或数据库），每次推理前让它主动去查，而不是依赖对话历史。这样就算模型上下文窗口被截断，它也能靠外部状态找回关键信息。你可以试试看，效果可能比调prompt更稳定。

说实话gpt-3.5做这种链式依赖确实容易崩，它自己都搞不清该把哪个中间结果传给下一步。我建议你先别在memory上死磕，把每步的输出直接塞回prompt里作为“已知信息”再让模型生成下一步，比让它自己回忆靠谱得多。另外LangChain的agent executor对复杂任务其实不强，你这种固定流程用chain反而更稳，手动定义好步骤之间的传参逻辑，比让模型自由发挥省心多了。

这问题太典型了，3.5的context窗口小，别硬扛，把中间结果直接写进prompt里最稳。

这问题太真实了，gpt-3.5做链式调用确实容易丢中间态，我后面换了gpt-4-turbo才稳定点，但成本也上去了。你可以试试把上一步的查询结果直接塞进下一步的工具参数里，别全靠memory隐式传，显式传参能治本。另外LangChain的agent_executor有时会吞错误，建议把中间步骤的输入输出打到日志里看看到底哪一步断的，比瞎调prompt高效。轻量方案的话，直接写死一个状态机循环，用代码控制查询顺序，反而比让模型自己规划靠谱。

这问题太真实了，我搭LangChain那会儿也卡在这。别急着怪GPT-3.5，它本身能跟上多步推理，只是LangChain默认的memory存的是对话历史，不是中间变量状态，所以你第二步拿不到第一步的结果很正常。我后来改用显式地把每一步输出用JSON存进一个外部字典，再在下一步的prompt里把关键字段拼进去，稳定多了。另外你可以试试把任务拆成“规划-执行-校验”三段，每段单独调LLM，比硬塞一个长agent循环省心。真要轻量，直接写个函数流程控制，用代码传参代替让模型自己记，几乎不会失忆。

这个坑我踩过，说实话大概率不是GPT-3.5的锅，LangChain那套agent executor在处理多步依赖时确实容易把中间结果搞丢。它每次调工具都是独立的一轮，变量作用域没你想的那么持久，稍微绕一点的状态就断了。我现在更倾向于把多步流程拆成显式的状态机或者用LangGraph那种带状态的图来跑，每一步的输出手动塞进一个共享的context字典里，别指望框架自动帮你记住。另外提示词里最好把上一步的结果直接格式化后拼进下一轮的输入，而不是只丢个变量名让它自己去找。如果任务链路固定，其实自己写个简单的编排循环就够了，几十行代码，比硬套agent框架稳定得多。GPT-3.5在纯推理上够用，真正拖后腿的是上下文传递的工程问题。可以先用少量步骤跑通，把每步的输入输出都打日志看看到底在哪一环丢的。