本文介绍LangGraph中两项实用技巧：一是通过RemoveMessage结合状态重赋值，实现“消息超过两条则删除最早两条”的裁剪逻辑；二是使用add_sequence函数按顺序批量添加节点与边。结合ChatQwen模型、InMemorySaver检查点及流式输出，代码演示了消息管理与图结构构建的完整流程，验证了消息删除效果。

本文介绍在LangChain与LangGraph中使用trim_messages实现对话历史消息修剪的方法。通过配置策略（如last、first）、token限制、角色起止条件等，可有效控制上下文长度。结合Python代码示例，演示了用户身份信息在多轮对话中被自动裁剪的过程，确保模型输出高效且不冗余。

本文介绍基于Docker部署PostgreSQL并用Python将LangGraph的持久化存储从Redis迁移至PostgreSQL。通过docker pull postgres:alpine启动数据库，配置连接后安装psycopg[binary,pool]与langgraph-checkpoint-postgres。利用PostgresSaver管理短期记忆（checkpoints、check

本文介绍如何让大模型记住与用户的交互并从中学习偏好，从而在复杂、多轮交互任务中提升效率与满意度。文章从内存存储过渡到使用 Redis 持久化，说明 LangGraph 目前支持的 Postgres、MongoDB、Redis、Oracle 四种数据库，以及通过自定义检查点接入其他数据库的思路；随后演示安装 langgraph-checkpoint-redis、创建 Redis 长连接与 store

本文介绍LangGraph中多模式流式输出的融合使用，通过stream_mode=["messages","updates","values"]同时获取消息流、节点更新与全局状态快照。针对不支持流式的模型，可通过disable_streaming=True关闭流式并改用invoke。结合写作与评分节点的示例，演示了混合流式处理流程，实现边

本文系统解析LangGraph流式输出机制，对比values、updates、custom、messages、debug、checkpoints、tasks七种模式的适用场景。重点介绍V2版本引入的统一StreamPart结构，从返回值、输出格式、类型安全与中断处理四方面对比V1与V2的改进，实现代码简洁性与可维护性提升。结合Send并行调用、父子图及自定义输出等完整示例，辅以运行截图，帮助开发者

本文详解LangGraph中长期记忆的实现，通过运行时获取store，在调用大模型前查询并拼接相关记忆至提示词。结合检查点与内存存储，实现持久化聊天机器人，支持跨线程共享用户记忆。示例代码演示了基于用户ID的内存命名空间管理、记忆检索与存储，并通过InMemorySaver和InMemoryStore完成状态与数据的持久化，确保对话上下文连续性与可追溯性。

本文详解LangGraph中长期记忆的实现，通过运行时获取store，在调用大模型前查询并拼接相关记忆至提示词。结合检查点与内存存储，实现持久化聊天机器人，支持跨线程共享用户记忆。示例代码演示了基于用户ID的内存命名空间管理、记忆检索与存储，并通过InMemorySaver和InMemoryStore完成状态与数据的持久化，确保对话上下文连续性与可追溯性。

本文介绍LangGraph长期记忆的语义检索功能，通过配置HuggingFace向量模型与维度，设置fields字段实现基于内容的智能搜索。演示了记忆添加、search函数调用及检索分数差异（有值时为0.6，无值时为0.5）。重点展示如何直接以问题形式检索记忆，并将结果注入系统提示词，使大模型基于上下文生成个性化回答。完整Python代码示例涵盖存储、搜索与应用全流程。

通过全栈长期记忆机制实现跨会话信息留存，利用Store组件存储用户画像与偏好。Store基于Python的Item类，支持按命名空间（namespace）隔离用户数据，通过key-value形式保存习惯、喜好等信息，并可通过get和search函数实现精准或模糊检索，甚至支持向量搜索。结合uuid生成唯一标识，4行代码即可完成记忆存取，确保多会话间信息共享，提升个性化交互体验。