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  3. 使用 LangChain 设计 Agentic 系统
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道练习

基于对话历史提问

在 LangChain 中使用基础的 ReAct 代理，您可以通过保留代理的对话历史来继续追问。由于 LLM 可以访问之前的所有消息，您现在可以提出新问题，代理会利用完整的消息上下文来回答。

接下来，您将就另一个三角形的边继续提问。

为便于使用 HumanMessage 和 AIMessage 的功能，以下模块已为您导入：HumanMessage、AIMessage。

说明

100 XP
  • 将给定的自然语言问题赋给 new_query。
  • 调用 app 对象，传入所有消息，包括 message_history 和 new_query。
  • 使用列表推导，从 response["messages"] 中提取标记为 HumanMessage 或 AIMessage 的消息。
  • 将新问题作为输入，并通过将消息类传给 "agent_output" 来打印提取的消息。