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文章讨论了大模型应用中智能体因上下文管理不当导致的异常终止问题。作者发现智能体在第二次思考时因上下文窗口超长而正常终止，根本原因是历史记录未做好管理。在Langchain技术体系中，作者提出创建TrimmedInMemorySaver类解决方案，自动过滤思考过程和工具调用结果，只保留对话内容，从而控制上下文长度，防止模型异常终止。

“上下文管理是大模型应用稳定性的一个重要环节。”

今天在优化智能体的时候发现一个问题，就是智能体第一次思考和工具调用都是正常的，但第二次思考的时候就输出一个think标签就结束了；而且不是因为代码出现异常结束，而是智能体输出了stop结束符。

所以，这个问题就很奇怪，代码都是正常但智能体执行一般就正常结束了；哪怕是出现异常导致结束也没问题，但这种正常结束好像就没那么好排查了。

所以，经过测试发现复现的频率还挺高，之后经过多轮复现之后发现，问题大概率是出现上下文窗口上，上下文超长导致模型正常终止。

而出现这种问题，归根结底就是模型的上下文管理有问题，再准确点说就是模型历史记录没做好。

智能体的历史记录

在Langchain的技术体系中，记忆或者说历史记录有两种实现，一种是基于Memory的大模型记忆功能；另一种是Langgraph中的检查点，利用MemorySaver进行记忆存储。

从记忆的持久性上又分为本地存储和外部存储(如redis)的方式，但不论哪种方式本质上都是把对话内容保存下来，供后续拼接到上下文中。

而作者这次bug出现的原因就在于记忆没有管理好；导致上下文超长，最后模型结束。

多说一句，上下文管理是模型应用中的重要环节，原因在于任何模型都会有上下文窗口限制，并且不同的模型上下文窗口大小不同；并且，其理论窗口大小并不是最优窗口大小。

举例来说，现在最新的模型上下文长度能达到128K，但其最优长度可能只有100K或者更少。

所以，怎么管理模型上下文？

模型上下文一般由以下几个部分组成：

• 用户问题
• 历史记录
• 参考内容
• 系统提示词prompt

而其中系统提示词的长度基本上是固定的，用户问题的长度也有限；因此，上下文超长的主要原因基本上集中在历史记录和参考内容上。

其中历史记录会根据存储的数据和对话次数的增大而不断增长；参考文档也因为不同的文档切分和拼装方式，导致其长度不固定。

所以，一般情况下会对历史对话的轮数，以及参考文档的数量进行限制；防止上下文超长。

但在Langgraph中，哪些东西有可能被存到历史记录中？

事实上在系统中，那些内容被存到历史记录中这个是完全可以由开发人员控制的；但在langgraph中已经实现的记忆存储中，会把messges中的所有数据都存到记录记录中。

但这在某些场景下是有问题的，或者说在大部分场景下都是有问题的；比如说，具备思考模式的模型，以及工具调用的结果，其实这些内容是不需要被存储到历史记录中的；这玩意就像在开会时，做会议纪要，只需要把每个人说的内容记下来就行，而没必要把别人怎么想的也记下来。

因此，这时就需要在记忆模块把思考过程和工具返回的结果给过滤掉，最终只记录对话过程中的问题和回答。

class TrimmedInMemorySaver(InMemorySaver): """带自动裁剪功能的 InMemorySaver（LangGraph v0.2+ 兼容）""" def __init__(self, max_tokens=3000, strategy="last", *args, **kwargs): super().__init__(*args, **kwargs) self.max_tokens = max_tokens self.strategy = strategy def put( self, config: RunnableConfig, checkpoint: Checkpoint, metadata: CheckpointMetadata, new_versions: ChannelVersions, ) -> RunnableConfig: thread_id = config.get("configurable", {}).get("thread_id") if not thread_id: return super().put(config, checkpoint, metadata, new_versions) # 尝试从 checkpoint 中提取 messages（根据你项目 checkpoint 结构调整） messages = None if isinstance(checkpoint, dict) and "channel_values" in checkpoint: messages = checkpoint["channel_values"].get("messages") elif isinstance(checkpoint, dict) and "messages" in checkpoint: messages = checkpoint["messages"] logger.info(f"InMemorySaver中的messages: {messages}") # logger.info(f"InMemorySaver中的messages过滤之后的messages: {messages}") """ list 类型 BaseMessage messages.type """ if messages: fliter_messages = [ message for message in messages if not isinstance(message, ToolMessage) ] logger.info(f"记忆去除toolmessage: {fliter_messages}") # 关键：传入 token_counter（这里用近似计数器） trimmed_messages = trim_messages( fliter_messages, max_tokens=self.max_tokens, strategy=self.strategy, token_counter=count_tokens_approximately, # 可选：保证以 human 开始并以 human/tool 结束以确保消息序列有效 # start_on="human", # end_on=("human", "tool"), include_system=True, ) logger.info(f"trimmed_messages之后 记忆去除think标签和toolmessage: {trimmed_messages}") # 写回裁剪后的 messages（视 checkpoint 具体结构） if "channel_values" in checkpoint: checkpoint["channel_values"]["messages"] = trimmed_messages else: checkpoint["messages"] = trimmed_messages # 继续调用父类的 put 执行真正保存 return super().put(config, checkpoint, metadata, new_versions)

这样，一是可以大大减少思考过程和工具调用结果对模型的干扰，其次是可以控制历史记录的长度，防止上下文超长带来问题。

通过这样的方式，就可以避免模型上下文超长问题，但同样也会导致部分记忆丢失；这时只能要想尽可能的保存记忆，那就只能对记忆进行压缩。

但不论怎么样，只要上下文窗口限制还在，那么就永远无法避免记忆丢失的问题。

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