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上下文工程 是一种构建动态系统的实践，旨在以正确的格式提供恰当的信息和工具，使 AI 应用程序能够完成任务。上下文可以从两个关键维度来表征：
  1. 按可变性划分：
    • 静态上下文：在执行过程中不会改变的不可变数据（例如，用户元数据、数据库连接、工具）
    • 动态上下文：随着应用程序运行而演变的可变数据（例如，对话历史、中间结果、工具调用观察）
  2. 按生命周期划分：
    • 运行时上下文：限定于单次运行或调用的数据
    • 跨对话上下文：在多次对话或会话间持久存在的数据
运行时上下文指的是本地上下文：你的代码运行所需的数据和依赖项。它不指代：
  • LLM 上下文，即传入 LLM 提示的数据。
  • “上下文窗口”，即可以传递给 LLM 的最大令牌数。
运行时上下文是你在线程中传递数据的方式。你可以将值（如数据库连接、用户会话或配置）附加到上下文，并在工具和中间件内部访问它们，而不是将内容存储在全局状态中。这使事物保持无状态、可测试和可重用。例如，你可以使用运行时上下文中的用户元数据来获取用户偏好，并将其输入到上下文窗口中。
LangGraph 提供了三种管理上下文的方式，结合了可变性和生命周期两个维度：
上下文类型描述可变性生命周期
配置运行开始时传递的数据静态单次运行
动态运行时上下文（状态）在单次运行期间演变的可变数据动态单次运行
动态跨对话上下文（存储）跨对话共享的持久化数据动态跨对话

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配置

配置用于不可变数据，如用户元数据或 API 密钥。当你有在运行中途不会改变的值时使用此方式。 使用名为 “configurable” 的键来指定配置，该键为此目的保留。 
await graph.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "hi!" }] },
  { configurable: { user_id: "user_123" } }
);

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动态运行时上下文

动态运行时上下文 表示在单次运行期间可以演变的可变数据，并通过 LangGraph 状态对象进行管理。这包括对话历史、中间结果以及来自工具或 LLM 输出的值。在 LangGraph 中，状态对象在运行期间充当 短期记忆。
示例展示了如何将状态整合到智能体提示中。状态也可以被智能体的工具访问，这些工具可以根据需要读取或更新状态。详情请参阅 工具调用指南。
import { createAgent, createMiddleware } from "langchain";
import type { AgentState } from "langchain";
import * as z from "zod";

const CustomState = z.object({
  userName: z.string(),
});

const personalizedPrompt = createMiddleware({
  name: "PersonalizedPrompt",
  stateSchema: CustomState,
  wrapModelCall: (request, handler) => {
    const userName = request.state.userName || "User";
    const systemPrompt = `You are a helpful assistant. User's name is ${userName}`;
    return handler({ ...request, systemPrompt });
  },
});

const agent = createAgent({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  tools: [/* your tools here */],
  middleware: [personalizedPrompt] as const,
});

await agent.invoke({
  messages: [{ role: "user", content: "hi!" }],
  userName: "John Smith",
});
启用记忆功能 有关如何启用记忆功能的更多详细信息，请参阅 记忆指南。这是一个强大的功能，允许你在多次调用之间持久化智能体的状态。否则，状态仅限定于单次运行。

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动态跨对话上下文

动态跨对话上下文 表示跨多个对话或会话持久存在且可变的动态数据，并通过 LangGraph 存储进行管理。这包括用户档案、偏好和历史交互。LangGraph 存储充当跨多次运行的 长期记忆。这可用于读取或更新持久化的事实（例如，用户档案、偏好、先前的交互）。

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