LangChain+Streamlit聊天机器人报错：期望1个输入键却获['input','agent_scratchpad']

数据老陈

2026-7-9

问题修复方案

错误根源

同时在LLMChain和AgentExecutor上绑定了ConversationBufferMemory，导致输入变量冲突：AgentExecutor自动传入agent_scratchpad和input，加上LLMChain从memory加载的chat_history，触发输入键数量不匹配报错。
手动在ZeroShotAgent.create_prompt的input_variables里添加了agent_scratchpad，但这个变量是Agent内部自动注入的，手动声明会引发重复冲突。

修复代码

1. 调整Prompt定义

prompt = ZeroShotAgent.create_prompt(
    tools,
    prefix=template,
    suffix=suffix,
    input_variables=["input", "chat_history"]  # 移除agent_scratchpad
)

2. 分离LLMChain与Memory的绑定

# LLMChain不再绑定memory，仅负责prompt和大模型的调用
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAI(temperature=0), prompt=prompt)
agent = ZeroShotAgent(llm_chain=llm_chain, tools=tools, verbose=True, return_intermediate_steps=True)

3. 复用AgentExecutor实例（关键：保证记忆不丢失）

把AgentExecutor的初始化移到查询分支外，用Streamlit会话状态保存，避免每次输入都重建实例：

# 在页面初始化时创建一次AgentExecutor，存入session_state
if "agent_executor" not in st.session_state:
    memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")
    st.session_state.agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
        agent=agent, 
        tools=tools, 
        memory=memory,
        verbose=True
    )

with textcontainer:
    query = st.text_input("Query: ", key="input")
    if query:
        with st.spinner("typing..."):
            # 直接复用session_state里的agent_executor
            response = st.session_state.agent_executor.run(input=query)

        st.session_state.requests.append(query)
        st.session_state.responses.append(str(response))