LangChain 1.0-Agent中间件-删除消息

发布时间：2026-03-02 21:55:42编辑：123阅读（27）

LangChain 1.0 Agent中间件删除消息


删除是一种更主动的上下文管理方式。它允许开发者通过RemoveMessage机制，精确指定要删除哪些消息，例如清除最早的2条消息、只删除tool调用类消息、或直接重置整个会话。这种方法通常配合@after_model 钩子使用，也就是说在模型回复后清理历史消息，保证下次调用上下文简介干净。删除策略通常用于长周期运行的Agent或工作流系统中，既能防止上下文爆炸，又能在关键节点（如新任务开始）重置状态，实现“会话阶段化”管理。

from langchain.agents import create_agent, AgentState
from langchain.agents.middleware import before_model, after_model
from langchain.messages import RemoveMessage
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.runtime import Runtime
from langchain_ollama import ChatOllama
import requests
import time
from lxml import etree
from langchain.tools import tool


# 初始化模型
model = ChatOllama(
    model="qwen3:8b",
    temperature=0.2,
    top_p=0.95,
)

@tool
def get_weather(city):
    """
    查询即时天气函数
    :param city: 必要参数，字符串类型。用于表示查询天气的具体城市名称
    :return: 返回即时天气的结果，dict类型
    """
    today_time = time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime())
    url = f'https://www.ks121.com/history/?location={city}&startdate={today_time}&enddate={today_time}'
    headers = {
        "sec-ch-ua": '"Not(A:Brand";v="8", "Chromium";v="144", "Google Chrome";v="144"',
        "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) 
        Chrome/144.0.0.0 Safari/537.36"
    }
    response = requests.get(url=url, headers=headers, timeout=10)
    html = etree.HTML(response.text)
    res = html.xpath("//div[@class='box']/div[2]/div[1]/div/table/tbody/tr")
    ret = {}
    for i in res:
        one = i.xpath("./td[1]/p[2]/text()")[0]
        two = i.xpath("./td[2]/p[2]/span/text()")[0]
        three = i.xpath("./td[3]/p/text()")[0]
        four = i.xpath("./td[4]/p/text()")[0]
        ret.setdefault('日期', one)
        ret.setdefault('气象', two)
        ret.setdefault('温度', three)
        ret.setdefault('风级', four)
    print(f"工具调用:{today_time}:{city}天气信息:{ret}")
    return ret

@after_model
def delete_old_messages(state: AgentState, runtime:Runtime):
    """模型调用后，删除最早的两条消息"""
    messages = state["messages"]
    if len(messages) > 4:
        removed = [m.id for m in messages[:2]]
        print(f"删除前两条消息，ID：{removed}")
        return {"messages": [RemoveMessage(id=m.id) for m in messages[:2]]}
    return None
agent = create_agent(
    model=model,
    tools=[get_weather],
    middleware=[delete_old_messages],
    checkpointer=InMemorySaver(),
)

config = {
    "configurable":{
        "thread_id":"3"
    }
}

resp1 = agent.invoke(
    {"messages":"今天上海的天气? 你好，我叫张三。"},
    config=config,
)
print(resp1["messages"][-1].content)


resp2 = agent.invoke(
    {"messages":"你还记得我叫什么吗？"},
    config=config,
)
print(resp2["messages"][-1].content)

resp3 = agent.invoke(
    {"messages":"一天喝多少水比较健康？"},
    config=config,
)
print(resp3["messages"][-1].content)

resp4 = agent.invoke(
    {"messages":"介绍下你自己"},
    config=config,
)
print(resp4["messages"][-1].content)

resp5 = agent.invoke(
    {"messages":"帮我写一句每日格言"},
    config=config,
)
print(resp5["messages"][-1].content)

print('历史消息')
for i in agent.get_state(config).values["messages"]:
    print(i.content)

运行结果：

工具调用:2026-03-02:上海天气信息:{'日期': '2026-03-02', '气象': '阴', '温度': '6℃\n～ 10℃', '风级': '南风转西北风<3级转3-4

级'}

张三，今天是2026年3月2日，上海天气阴，气温在6℃到10℃之间，风向由南风转为西北风，风力从3级转为3-4级。建议根据

温度变化适时增减衣物哦！

删除前两条消息，ID：['83d9d6bf-3152-4688-91d4-72a4a7573e08', 'lc_run--019caed3-c5c7-7cb2-bf0b-93922d2ba1d8-0']

记得啊，你叫张三，之前还和你聊过天气呢！有什么我可以帮你的吗？

删除前两条消息，ID：['67e2cfa7-08b2-43e5-bdfb-e1bad7bfc359', 'lc_run--019caed3-d7ed-7f32-adf3-f81c24722b15-0']

每日饮水量因人而异，但一般建议成年人每天摄入约 **1500-2000毫升**（约6-8杯）水，具体可参考以下因素：




1. **体重**：每公斤体重约需30-35毫升水（如60kg体重约需1800-2100ml）。

2. **活动量**：运动或出汗多时需额外补充。

3. **气候**：炎热/干燥环境需增加摄入。

4. **健康状况**：如肾功能异常、心脏病等需遵医嘱调整。




**提示**：可通过尿液颜色判断（淡黄色为佳），但不要强迫饮水，自然口渴时补充即可。

删除前两条消息，ID：['21ac88ff-cfc8-48cf-81c8-e8cc09c88d93', 'lc_run--019caed3-ec94-7e62-8e3f-602bd2f1a348-0']

你好！我是一个大型语言模型，可以帮你解答各种问题、提供建议和进行有趣的话题讨论。你可以随时问我：




- 生活常识（比如如何做菜、健康建议）

- 学术知识（数学物理、文学历史等）

- 技术问题（编程、硬件、网络）

- 轻松聊天（分享趣事、讨论电影书籍）

- 多轮对话（比如规划旅行路线、分析小说情节）




需要什么帮助吗？😊

删除前两条消息，ID：['373131f7-7c4e-422c-8707-495aeb6b9f2a', 'lc_run--019caed3-f757-7c92-89cc-a035d5cbdb8e-0']

愿你如晨曦中的种子，不惧风雨，静待花开，每一步成长都是对时光最好的回答。

历史消息

介绍下你自己

你好！我是一个大型语言模型，可以帮你解答各种问题、提供建议和进行有趣的话题讨论。你可以随时问我：




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- 学术知识（数学物理、文学历史等）

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需要什么帮助吗？😊

帮我写一句每日格言

愿你如晨曦中的种子，不惧风雨，静待花开，每一步成长都是对时光最好的回答。

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