#
📚 管理Agent的记忆

归根结底，Agent可以定义为由几个简单组件构成：它拥有工具、提示词。最重要的是，它具备对过往步骤的记忆，能够追溯完整的规划、执行和错误历史。

###
回放Agent的记忆

我们提供了多项功能来审查Agent的过往运行记录。

您可以通过插装（instrumentation）在可视化界面中查看Agent的运行过程，该界面支持对特定步骤进行缩放操作，具体方法参见插装指南。

您也可以使用`agent.replay()`方法实现回放：

当Agent完成运行后：

    from smolagents import InferenceClientModel, CodeAgent

    agent = CodeAgent(tools=[], model=InferenceClientModel(), verbosity_level=0)

    result = agent.run("What's the 20th Fibonacci number?")

若要回放最近一次运行，只需使用：

    agent.replay()

###
动态修改Agent的记忆

许多高级应用场景需要对Agent的记忆进行动态修改。

您可以通过以下方式访问Agent的记忆：

    from smolagents import ActionStep

    system_prompt_step = agent.memory.system_prompt
    print("The system prompt given to the agent was:")
    print(system_prompt_step.system_prompt)

    task_step = agent.memory.steps[0]
    print("\n\nThe first task step was:")
    print(task_step.task)

    for step in agent.memory.steps:
        if isinstance(step, ActionStep):
            if step.error is not None:
                print(f"\nStep {step.step_number} got this error:\n{step.error}\n")
            else:
                print(f"\nStep {step.step_number} got these observations:\n{step.observations}\n")

使用`agent.memory.get_full_steps()`可获取完整步骤字典数据。

您还可以通过步骤回调（step callbacks）实现记忆的动态修改。

步骤回调函数可通过参数直接访问`agent`对象，因此能够访问所有记忆步骤并根据需要进行修改。例如，假设您正在监控网页浏览Agent每个步骤的屏幕截图，希望保留最新截图同时删除旧步骤的图片以节省token消耗。

可参考以下代码示例： 注：此代码片段不完整，部分导入语句和对象定义已精简，完整代码请访问原始脚本

    import helium
    from PIL import Image
    from io import BytesIO
    from time import sleep

    def update_screenshot(memory_step: ActionStep, agent: CodeAgent) -> None:
        sleep(1.0)  # Let JavaScript animations happen before taking the screenshot
        driver = helium.get_driver()
        latest_step = memory_step.step_number
        for previous_memory_step in agent.memory.steps:  # Remove previous screenshots from logs for lean processing
            if isinstance(previous_memory_step, ActionStep) and previous_memory_step.step_number <= latest_step - 2:
                previous_memory_step.observations_images = None
        png_bytes = driver.get_screenshot_as_png()
        image = Image.open(BytesIO(png_bytes))
        memory_step.observations_images = [image.copy()]

最后在初始化Agent时，将此函数传入`step_callbacks`参数：

    CodeAgent(
        tools=[WebSearchTool(), go_back, close_popups, search_item_ctrl_f],
        model=model,
        additional_authorized_imports=["helium"],
        step_callbacks=[update_screenshot],
        max_steps=20,
        verbosity_level=2,
    )

请访问我们的 vision web browser code 查看完整可运行示例。

###
分步运行 Agents

当您需要处理耗时数天的工具调用时，这种方式特别有用：您可以逐步执行Agents。这还允许您在每一步更新记忆。

    from smolagents import InferenceClientModel, CodeAgent, ActionStep, TaskStep

    agent = CodeAgent(tools=[], model=InferenceClientModel(), verbosity_level=1)
    print(agent.memory.system_prompt)

    task = "What is the 20th Fibonacci number?"

    # You could modify the memory as needed here by inputting the memory of another agent.
    # agent.memory.steps = previous_agent.memory.steps

    # Let's start a new task!
    agent.memory.steps.append(TaskStep(task=task, task_images=[]))

    final_answer = None
    step_number = 1
    while final_answer is None and step_number <= 10:
        memory_step = ActionStep(
            step_number=step_number,
            observations_images=[],
        )
        # Run one step.
        final_answer = agent.step(memory_step)
        agent.memory.steps.append(memory_step)
        step_number += 1

        # Change the memory as you please!
        # For instance to update the latest step:
        # agent.memory.steps[-1] = ...

    print("The final answer is:", final_answer)

< > Update on GitHub