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上下文工程是构建动态系统的实践，这些系统以正确的格式提供正确的信息和工具，以便 AI 应用程序可以完成任务。上下文可以沿着两个关键维度进行表征：
  1. 按可变性：
  • 静态上下文：执行期间不改变的不可变数据（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）
  1. 按生命周期：
  • 运行时上下文：作用于单个运行或调用的数据
  • 跨对话上下文：跨多个对话或会话持久存在的数据
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：
  • LLM 上下文，即传递到 LLM 提示词中的数据。
  • “上下文窗口”，即可以传递给 LLM 的最大 token 数量。
运行时上下文是你如何将数据穿过你的智能体。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，而不是将东西存储在全局状态中。这使事情保持无状态、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维度：
上下文类型描述可变性生命週期
配置在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。当你有一些在运行途中不会改变的值时，请使用此项。 使用名为 “configurable” 的键指定配置，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

动态运行时上下文代表可以在单次运行期间演变并通过 LangGraph 状态对象管理的可变数据。这包括对话历史、中间结果以及从工具或 LLM 输出派生的值。在 LangGraph 中，状态对象充当运行期间的短期记忆。
示例展示了如何将状态合并到智能体提示词中。智能体的工具也可以访问状态，这些工具可以根据需要读取或更新状态。有关详细信息，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",
});
开启记忆 请参阅记忆指南以获取有关如何启用记忆的更多详细信息。这是一个强大的功能，允许你在多次调用中持久化智能体的状态。否则，状态仅作用于单次运行。

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动态跨对话上下文

动态跨对话上下文代表跨多个对话或会话的持久、可变数据，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。这可以用于读取或更新持久事实（例如，用户档案、偏好、先前的交互）。

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