如何为CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION Agent集成对话历史？报错求助

问题根源 #

CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION类型的Agent默认要求输入包含两个参数：input（当前用户提问）和chat_history（对话历史）。你的错误来自两方面：

• 调用agent.run()时传入了单个字符串，而非符合要求的字典格式
• 配置的ConversationBufferMemory使用了自定义的memory_key="memory"，但该Agent默认期望对话历史的key是chat_history

修正代码 #

1. 统一对话历史的参数名

把MessagesPlaceholder的variable_name、ConversationBufferMemory的memory_key都改为chat_history，匹配Agent的默认要求：

agent_kwargs = {
    'prefix': '''Answer the questions to provide relevant information to a etc etc

Begin!

''',
    "extra_prompt_messages": [MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history")]
}

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

2. 按正确格式调用Agent

调用agent.run()时传入包含input键的字典，LangChain会自动通过Memory填充chat_history参数：

agent.run({"input": user_question})

完整修正后代码示例

agent_kwargs = {
    'prefix': '''Answer the questions to provide relevant information to a etc etc

Begin!

''',
    "extra_prompt_messages": [MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history")]
}

memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)

# initialize the LLM agent
agent = initialize_agent(
    tools,
    llm,
    agent=AgentType.CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION,
    verbose=True,
    agent_kwargs=agent_kwargs,
    memory=memory,
)

agent.run({"input": user_question})

补充说明 #

• 不需要手动传递chat_history参数，配置好Memory后，LangChain会自动从Memory中提取对话历史注入到Agent的输入中
• 必须保证MessagesPlaceholder、ConversationBufferMemory使用的参数名和Agent默认的chat_history完全一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Teestaa Saha