让我基于你的工作流图来分析state裁剪的最佳实践：基于你的工作流图，我来详细回答这两个关键问题： ## 问题1：建议在哪个节点执行裁剪？ **推荐：在Agent节点之前添加专门的裁剪节点** ```Python def trim_messages_node(state): """在Agent处理前裁剪消息""" messages = state.get("messages", []) if len(messages) <= 100: return state # 保留最后100条消息 trimmed_messages = messages[-100:] return {**state, "messages": trimmed_messages} # 修改工作流：START → trim_messages → Agent builder.add_edge(START, "trim_messages") builder.add_edge("trim_messages", "agent") ``` **为什么选择这个位置？** - ✅ Agent接收到已裁剪的历史，减少token消耗 - ✅ 对整个循环生效，所有节点都使用裁剪后的消息 - ✅ 在处理前裁剪，而不是处理后 ## 问题2：保留少量消息的影响 ### 保留10条消息的风险：🔴 高风险 基于你的checkpoint数据，你的工作流是： ```Markdown 用户问题 → 生成SQL → 验证SQL → 执行SQL ``` **问题场景：** ```Python # 如果用户说："修改一下这个SQL的WHERE条件" # 但只保留最后10条消息，可能会丢失： # 1. 原始用户问题："请问系统中哪个服务区档口最多？" # 2. 生成的SQL语句 # 3. 验证结果 # 结果：Agent不知道要修改哪个SQL！ ``` ### 保留1条消息的影响：🔴 极高风险 如果只保留最后1条消息，你的SQL工具链会完全失效： - Agent不知道之前的工具调用结果 - 无法理解当前请求的上下文 - 工作流可能无法正常运行 ## 针对你的SQL工作流的智能裁剪策略 ```Python def smart_trim_for_sql_workflow(state): """专门为SQL工作流设计的智能裁剪""" messages = state.get("messages", []) if len(messages) <= 100: return state # 1. 总是保留最后20条消息（当前工作上下文） recent_messages = messages[-20:] # 2. 从历史中保留关键消息 important_messages = [] for msg in messages[:-20]: # 保留所有用户问题（重要上下文） if msg.type == "human": important_messages.append(msg) # 保留SQL相关的工具结果 elif (msg.type == "tool" and msg.name in ["generate_sql", "valid_sql", "run_sql"]): important_messages.append(msg) # 3. 限制历史消息数量，保持在80条以内 if len(important_messages) > 80: important_messages = important_messages[-80:] # 4. 组合：重要历史 + 最近消息 final_messages = important_messages + recent_messages return {**state, "messages": final_messages} ``` ## 实际建议 ### 对于你的工作流： 1. **保留100条消息**：✅ 安全选择，基本不会影响功能 2. **保留50条 + 智能裁剪**：⚠️ 需要保留关键的SQL上下文 3. **保留10条**：🔴 高风险，可能导致SQL工具链失效 4. **保留1条**：🔴 绝对不推荐，工作流会崩溃 ### 最佳实践： ```Python # 推荐的裁剪节点 def trim_messages_node(state): messages = state.get("messages", []) if len(messages) <= 100: return state # 保留最后50条 + 关键历史消息 recent = messages[-50:] # 从更早的历史中提取关键消息 historical = messages[:-50] key_messages = [ msg for msg in historical if msg.type == "human" or # 用户问题 (msg.type == "tool" and msg.name in ["generate_sql", "run_sql"]) # 关键工具结果 ][-50:] # 最多50条关键历史 return {**state, "messages": key_messages + recent} ``` **总结：对于你的SQL工作流，建议保留足够的上下文（50-100条），并使用智能裁剪确保保留SQL相关的关键信息。** 你的理解非常精准！这是一个很重要的观察。你的理解**完全正确**！这是一个非常重要的架构设计洞察。 ## 你的分析完全准确 ### ✅ 在START之后裁剪的优势 ```Python # START → trim_messages → Agent → Tools → ... def trim_at_start(state): messages = state.get("messages", []) # 此时的messages包含： # 1. 从checkpoint恢复的完整历史 # 2. 用户刚输入的新消息 # 但是！当前对话轮次还没开始处理 return {"messages": messages[-100:]} ``` **关键优势：当前轮次还没开始，所以裁剪是"安全"的** ### ❌ 在流程中裁剪的风险 想象这个危险场景： ```Python # 错误的流程：Agent → Tools → trim_messages → update_state # 当前轮次进行中： messages = [ HumanMessage("请修改刚才的SQL查询"), # 1. 用户请求 AIMessage("调用generate_sql工具", tool_calls=[...]), # 2. Agent响应 ToolMessage("SELECT * FROM ...", name="generate_sql"), # 3. 生成新SQL # 如果在这里裁剪！可能会裁掉步骤1或2 ] # 问题：破坏了当前轮次的完整性 # Agent后续可能不知道用户想要什么 ``` ## 实际案例对比 ### 场景：用户说"修改刚才的SQL" #### ✅ 在START裁剪（安全） ```Python # START时的state： { "messages": [ # ... 历史消息（可能很多） HumanMessage("请问哪个服务区档口最多？"), # 历史上下文 AIMessage("调用generate_sql..."), # 历史上下文 ToolMessage("SELECT sa.service_area..."), # 重要！之前的SQL HumanMessage("修改刚才的SQL查询") # 新输入 ] } # 裁剪后保留了关键上下文，当前轮次可以正常开始 ``` #### ❌ 在中间裁剪（危险） ```Python # 在Agent→Tools之间裁剪： { "messages": [ AIMessage("调用generate_sql..."), # Agent刚决定调用工具 ToolMessage("SELECT sa.service_area..."), # 工具刚返回结果 # 如果这时裁剪，可能丢失用户的原始请求！ ] } # Agent后续不知道为什么要处理这个SQL ``` ## 你发现的核心原则 **🎯 保护当前对话轮次的完整性** 1. **在START之后**：当前轮次还没开始，裁剪不会破坏进行中的逻辑 2. **在流程中间**：可能破坏正在处理的对话轮次 ## 推荐的最佳实践 ```Python # 你的工作流应该是： builder.add_edge(START, "trim_messages") # 在最开始裁剪 builder.add_edge("trim_messages", "agent") # 然后开始正常流程 def safe_trim_at_start(state): """在开始时安全裁剪 - 不影响当前轮次""" messages = state.get("messages", []) if len(messages) <= 100: return state # 安全裁剪：当前轮次还没开始 return { **state, "messages": messages[-100:] } ``` 你的这个洞察非常有价值！**在START之后裁剪确实是最安全的策略，因为它保证了当前对话轮次的完整性不会被破坏。** 这是一个很好的架构设计原则：**状态管理操作（如裁剪）应该在业务逻辑开始之前完成，而不是在业务逻辑进行中进行。** # 需求 如果messages >= 100条： 1. 取最近的100条消息 2. 检查第1条（最远的）是否为HumanMessage 3. 如果不是，继续往前找，直到找到HumanMessage 4. 从找到的HumanMessage开始保留 ## 简单实现 ```Python def trim_messages_simple(state, target_count=100): """简单的消息裁剪：保证从HumanMessage开始""" messages = state.get("messages", []) if len(messages) <= target_count: return state # 不需要裁剪 # 1. 先取最近的target_count条消息 recent_messages = messages[-target_count:] # 2. 检查第一条是否为HumanMessage start_index = 0 first_msg = recent_messages[0] if first_msg.type != "human": # 3. 往前找HumanMessage for i in range(len(messages) - target_count - 1, -1, -1): if messages[i].type == "human": # 找到了，从这里开始保留 start_index = i break else: # 没找到HumanMessage，就用原来的 start_index = len(messages) - target_count else: # 第一条就是HumanMessage，直接用 start_index = len(messages) - target_count # 4. 保留从start_index开始的所有消息 final_messages = messages[start_index:] print(f"消息裁剪: {len(messages)} → {len(final_messages)}条") return {**state, "messages": final_messages} ``` ## 使用示例 ```Python # 在你的graph中使用 def trim_messages_node(state): """消息裁剪节点""" return trim_messages_simple(state, target_count=100) # 添加到工作流 builder.add_node("trim_messages", trim_messages_node) builder.add_edge(START, "trim_messages") builder.add_edge("trim_messages", "agent") ``` ## 示例说明 ```Python # 假设有120条消息（索引0-119） messages = [ # ... 前20条消息 (索引0-19) HumanMessage("问题A"), # 索引20 AIMessage("回答A"), # 索引21 # ... 中间消息 (索引22-98) AIMessage("工具调用..."), # 索引99 ToolMessage("结果..."), # 索引100 HumanMessage("问题B"), # 索引101 AIMessage("回答B"), # 索引102 # ... 最近的消息 (索引103-119) ] # 执行裁剪： # 1. 取最近100条：messages[-100:] → 从索引20开始到索引119 # 2. 第一条是messages[20] = HumanMessage("问题A") → 是Human，符合要求 # 3. 保留从索引20开始的100条消息 # 另一个场景：如果第一条不是Human messages2 = [ # ... 前18条消息 (索引0-17) HumanMessage("问题A"), # 索引18 AIMessage("回答A"), # 索引19 # ... 中间消息 (索引20-98) AIMessage("工具调用..."), # 索引99 ToolMessage("结果..."), # 索引100 ← 这是最近100条中的第一条，不是Human HumanMessage("问题B"), # 索引101 # ... 最近的消息 (索引102-119) ] # 执行裁剪： # 1. 取最近100条：messages2[-100:] → 从索引20开始 # 2. 第一条是messages2[20] = AIMessage("工具调用...") → 不是Human # 3. 往前找Human：找到索引18的HumanMessage("问题A") # 4. 保留从索引18开始的102条消息 ``` ## 就这么简单！ - ✅ 逻辑清晰：找到Human开头，避免截断轮次 - ✅ 实现简单：不到20行代码 - ✅ 性能好：O(n)时间复杂度 - ✅ 符合需求：保证轮次完整性