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拦截和修改模型请求和响应： import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.interceptor.ModelInterceptor; import com.alibaba.cloud.ai.graph.ag

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MessagesModelHook 和 ModelHook 都可以在模型调用前后执行自定义逻辑，但它们有不同的设计目标和适用场景。 核心区别 特性MessagesModelHookModelHook易用性⭐⭐⭐⭐⭐ 更简单，直接操作消息列表

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在模型调用前后执行自定义逻辑： import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.hook.ModelHook; import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.hook.Hoo

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MessagesModelHook 是一个专门用于操作消息列表的 Hook，使用更简单，更推荐。它直接接收和返回消息列表，无需处理复杂的 OverAllState。 适用场景： 消息修剪、过滤或转换；添加系统提示或上下文消息；消息压缩和摘要

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让开发者在每个步骤控制和自定义 Agent 执行。 Hooks 和 Interceptors 提供了一种更精细控制 Agent 内部行为的方式。 核心 Agent 循环涉及调用模型、让其选择要执行的工具，直到不需要调用工具时完成。 Hook

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你可以通过多种方式访问和修改 Agent 的短期记忆（状态）： 工具 在工具中读取短期记忆 使用 ToolContext 参数在工具中访问短期记忆（状态）。 toolContext 参数从工具签名中隐藏（因此模型看不到它），但工具可以通过它

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如上所示，修剪或删除消息的问题在于你可能会丢失消息队列淘汰的信息。因此，一些应用程序受益于使用聊天模型总结消息历史的更复杂方法。 要在 Agent 中总结消息历史，可以使用自定义 Hook： import com.alibaba.cloud

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你可以从 Graph 状态中删除消息以管理消息历史。 这在你想要删除特定消息或清除整个消息历史时很有用。 要从 Graph 状态中删除消息，你可以在 Hook 中返回新的消息列表： import com.alibaba.cloud.ai.g

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记忆可以让 Agent 记住之前的会话内容。对于 AI Agent，记忆至关重要，因为它让它们能够记住先前的交互、从反馈中学习并适应用户偏好。随着 Agent 处理更复杂的任务和大量用户交互，这种能力对于效率和用户满意度都变得至关重要。 短

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在实际的 React Agent 应用中，我们多数情况需要接入三方平台或其他应用所提供的 MCP 工具，且目前已经有众多的 MCP 工具平台，大多数工具不需要自己手动定义，你可以通过构建 MCP Client 来使用远端 MCP Serve

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