为Agent添加基于数据库的消息存储的消息记忆

本笔记本介绍了如何为Agent添加记忆，其中记忆使用外部消息存储。在阅读本笔记本之前，请先阅读以下笔记本，因为本笔记本将在它们的基础上构建：

为了将具有外部消息存储的记忆添加到Agent中，我们将执行以下步骤：

我们将创建一个RedisChatMessageHistory，以连接到外部数据库来存储消息。
我们将使用该聊天历史记录创建一个LLMChain作为记忆。
我们将使用该LLMChain创建一个自定义Agent。

为了完成这个练习，我们将创建一个简单的自定义Agent，该Agent可以访问搜索工具并利用ConversationBufferMemory类。

from langchain.agents import ZeroShotAgent, Tool, AgentExecutor  
from langchain.memory import ConversationBufferMemory  
from langchain.memory.chat_memory import ChatMessageHistory  
from langchain.memory.chat_message_histories import RedisChatMessageHistory  
from langchain import OpenAI, LLMChain  
from langchain.utilities import GoogleSearchAPIWrapper  

search = GoogleSearchAPIWrapper()  
tools = [  
    Tool(  
        name="Search",  
        func=search.run,  
        description="有助于回答有关当前事件的问题",  
    )  
]  

prefix = """与人类进行对话，尽力回答以下问题。您可以使用以下工具："""  
suffix = """开始！  

{chat_history}  
问题：{input}  
{agent_scratchpad}"""  

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

message_history = RedisChatMessageHistory(  
    url="redis://localhost:6379/0", ttl=600, session_id="my-session"  
)  

memory = ConversationBufferMemory(  
    memory_key="chat_history", chat_memory=message_history  
)  

llm_chain = LLMChain(llm=OpenAI(temperature=0), prompt=prompt)  
agent = ZeroShotAgent(llm_chain=llm_chain, tools=tools, verbose=True)  
agent_chain = AgentExecutor.from_agent_and_tools(  
    agent=agent, tools=tools, verbose=True, memory=memory  
)  

agent_chain.run(input="加拿大有多少人口？")  
agent_chain.run(input="他们的国歌叫什么？")  

我们可以看到，Agent记住了前一个问题是关于加拿大的，并正确地询问了Google搜索加拿大的国歌名称。

为了对比，让我们看看没有记忆的Agent的表现。

prefix = """与人类进行对话，尽力回答以下问题。您可以使用以下工具："""  
suffix = """开始！  

问题：{input}  
{agent_scratchpad}"""  

prompt = ZeroShotAgent.create_prompt(  
    tools, prefix=prefix, suffix=suffix, input_variables=["input", "agent_scratchpad"]  
)  
llm_chain = LLMChain(llm=OpenAI(temperature=0), prompt=prompt)  
agent = ZeroShotAgent(llm_chain=llm_chain, tools=tools, verbose=True)  
agent_without_memory = AgentExecutor.from_agent_and_tools(  
    agent=agent, tools=tools, verbose=True  
)  

agent_without_memory.run("加拿大有多少人口？")  
agent_without_memory.run("他们的国歌叫什么？")  

我们可以看到，没有记忆的Agent无法记住前一个问题，因此无法正确回答关于加拿大国歌的问题。