在 LangChain 中管理链步骤之间的状态涉及保存数据并通过顺序操作传递数据。主要方法是使用 输入和输出键 来显式连接步骤，确保每个组件接收必要的数据。例如，如果一个链在一个步骤中生成摘要，并在下一步中使用它，您可以为第一步定义一个输出键（例如 summary），并在第二步中将其引用为输入键。LangChain 的 SequentialChain 强制执行此模式，要求开发人员显式地将输出映射到输入。这种方法适用于简单的工作流程，但在处理动态或多轮交互时会变得繁琐。
更具可扩展性的解决方案是 LangChain 的 Memory 模块，该模块在链执行期间存储和检索状态。例如，ConversationBufferMemory 保留聊天历史记录，允许后续步骤访问先前的消息。要使用此功能，您需要初始化内存对象并将其传递给链构造函数。内存会在每个步骤之后自动更新，并且可以将 history 等变量注入到提示中。例如，聊天机器人可能会在其提示模板中包含 {{history}} 以保持上下文。其他内存类型，如 ConversationSummaryMemory，会压缩历史数据，以提高较长交互的效率。这种方法简化了状态管理，但需要仔细配置以避免使用不相关的数据使提示超载。
对于高级用例，开发人员可以使用回调或中间件实现 自定义状态管理。回调提供钩子来拦截步骤之间的数据，从而实现诸如记录或修改状态之类的操作。例如，回调可以将中间结果写入数据库，然后再将其传递到下一步。或者，中间件可以包装链组件以注入共享状态（如用户 ID 或会话数据）。如果内置工具不足，您可以创建一个有状态的包装器类，该类跟踪跨链运行的数据。例如，一个类可以存储一个 context 字典，该字典会随着每个步骤的输出而更新。这种灵活性允许定制解决方案，但需要与 LangChain 的内部结构进行更深入的集成，并进行彻底的测试以确保可靠性。