假设有这样一个场景，流程分为以下步骤：
1. 用户上传二进制文件file1，并提出关于file1的问题。此时，大模型调用工具方法tool1，将file1作为参数传入，待工具返回结果后，再向用户给出回复。
2. 用户上传二进制文件file2，并提出关于file2的问题。大模型调用工具方法tool2，将file2作为参数传入，获取工具返回结果后回复用户。
3. 用户再次提问，且使用代词指代之前上传的file1或file2。大模型调用工具方法tool3，将用户此次所指的file1或file2作为参数传入，得到工具返回结果后回复用户。
同时又存在一个技术限制：如果需要新引入库，则新引入的库不能与langchain、Langgraph冲突（因智能体现有运行环境中已包含这两个框架）。
请问这种场景该如何处理？上下文应如何管理？如何让大模型记住这些二进制文件，且能将二进制文件作为参数传给工具方法？在避免冲突的前提下，需要引入哪些框架？
此外，若该场景无法100%完美实现，有哪些退而求其次的权衡策略？
感谢老师们的指教！
