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add_conditional_edges
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使用LangGraph和MCP调试AI代理上下文失败
本文详细介绍了在使用LangGraph和MCP开发AI代理时遇到的一个常见问题：调试与上下文丢失相关的失败。作者描述了一个场景，其中一个支持机器人由于代理忘记对话历史而停止响应，导致循环和用户意图丢失。提出的解决方案是通过记录关键数据点（如对话状态、输入提示、生成响应、错误和上下文变量）来增强可观察性。这种详细的日志记录使开发人员能够跟踪对话流程，识别上下文变量未正确设置的位置，并最终修复代理的行为。
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LangGraph 机器人幻觉式调用不存在的工具
一位开发者遇到一个问题，使用 LangGraph 和 MCP 构建的 AI 机器人会幻觉式调用不存在的工具，导致响应错误和系统崩溃。问题源于 StateGraph 中条件边的配置，这使得模型可以虚构函数。开发者通过在条件边中实现验证机制来解决此问题，确保只调用存在的工具，但这可能会带来性能开销。