LangChain Zero Shot React Agent是否使用内存？

Question

我正在尝试LangChain的AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT代理。从它的名字来看，我认为这是一个用于聊天的代理，我已经给了它内存，但它似乎无法访问它的内存。我还需要做什么才能访问它的内存？或者我是否错误地认为该代理可以处理聊天？

这是我的代码和示例输出：

llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4",
                 temperature=0)

tools = load_tools(["llm-math", "wolfram-alpha", "wikipedia"], llm=llm)
memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history")

agent_test = initialize_agent(
    tools=tools, 
    llm=llm, 
    agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, 
    handle_parsing_errors=True,
    memory=memory, 
    verbose=True
)

>>> agent_test.run("What is the height of the empire state building?")
'The Empire State Building stands a total of 1,454 feet tall, including its antenna.'
>>> agent_test.run("What was the last question I asked?")
"I'm sorry, but I can't provide the information you're looking for."

Answer 1

它不是。这表示只需zero-shot查看当前提示即可。从这里

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零样本意味着代理仅在当前操作上运行 \xe2\x80\x94 它\n没有记忆。它使用 ReAct 框架仅根据工具\xe2\x80\x99s 描述来决定使用哪个工具。

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我认为当您使用这种代理类型时，您应该添加description到该工具中。这样llm就会根据描述推断出使用了哪个工具。这是description“zero-shot-react-description”的一部分。来自上面同一链接的示例：

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math_tool = Tool(\n    name=\'Calculator\',\n    func=llm_math.run,\n    description=\'Useful for when you need to answer questions about math.\'\n)\n

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当 llm 看到提示时，如果它推断该提示与数学相关，它将使用math_tool

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如果你想使用内存，你应该使用chat-c​​onversational-react-description

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from langchain.memory import ConversationBufferMemory\nfrom langchain.chat_models import ChatOpenAI\n\nmemory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)\nllm = ChatOpenAI(openai_api_key=OPENAI_API_KEY, temperature=0)\nagent_chain = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.CHAT_CONVERSATIONAL_REACT_DESCRIPTION, verbose=True, memory=memory)\n

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