概述

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记忆系统架构

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短期记忆(会话记忆)

• 易失性或持久性 - 可选择内存或云存储
• 基于会话 - 为不同对话提供隔离上下文
• Token 感知 - 自动管理 LLM 上下文窗口
• 上下文工程 - 内置压缩和摘要功能,用于长对话(了解更多)
• 快速访问 - 针对最近对话历史优化

• 维护会话内的对话上下文
• 管理多轮对话
• 跟踪工具调用历史
• 处理并发用户对话

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长期记忆(知识记忆)

• 持久性 - 信息跨会话保存
• 语义搜索 - 基于向量的相似度匹配
• 智能提取 - 从对话中自动提取记忆
• 知识整合 - 去重和合并相关信息

• 记住用户偏好和事实
• 随时间构建用户档案
• 存储领域知识
• 个性化 Agent 响应

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上下文工程

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三层管理策略

1. 正常操作(0-80% 阈值): 完整详细地存储所有消息
2. 可逆压缩(80-95% 阈值): 压缩旧消息,同时保留重建能力
3. 结构化摘要(95%+ 阈值): 创建结构化摘要,大幅减少 token 数量

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主要优势

• 无限对话长度: 对话持续时间没有实际限制
• 保持质量: 即使在长对话中也能保持高性能
• 信息保留: 通过智能管理保留关键上下文
• 成本效益: 大幅减少 token 使用和相关成本

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记忆工作流

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处理流程

1. 短期检索: 从对话历史中获取相关上下文
2. 长期召回: 语义搜索用户档案和重要事实
3. 上下文集成: 结合两个记忆层获得全面上下文
4. 响应生成: LLM 使用完整上下文生成响应
5. 智能提取: 自动识别并存储重要信息
6. 持续学习: 持续积累和优化用户知识

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记忆实现

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短期记忆实现

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长期记忆实现

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记忆对比

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短期记忆 vs 长期记忆

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实现对比

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存储后端指南

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快速概览

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选择合适的后端

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按使用场景

• 开发/测试: InMemoryMemory
• 企业生产环境: TDAIMemory、MySQLMemory
• Serverless 应用: CloudBaseMemory、TDAIMemory
• 文档存储: MongoDBMemory、CloudBaseMemory
• 多数据库: TypeORMMemory

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快速入门示例

// 开发
const memory = new InMemoryMemory({ sessionId: 'dev' });

// 生产云环境
const memory = new TDAIMemory({
  sessionId: 'user-123',
  clientOptions: { apiKey: process.env.TDAI_API_KEY }
});

// 自托管 MySQL
const memory = MySQLMemory.create({
  host: 'localhost',
  database: 'agkit',
  sessionId: 'user-123'
});

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核心概念

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会话管理

// 为不同用户创建隔离的会话
const aliceSession = 'user-alice-session-1';
const bobSession = 'user-bob-session-1';

// 每个会话都有独立的记忆
await memory.add({sessionId: aliceSession, message, state});
await memory.add({sessionId: bobSession, message, state});

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Token 管理

// 在 token 限制内检索事件
const events = await memory.list({
  maxTokens: 4000,  // 适合 GPT-4 上下文
  sessionId: 'session-123'
});

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记忆策略

// 不同的记忆策略
await longTermMemory.record({
  strategy: 'facts',        // 客观信息
  content: 'User graduated from MIT'
});

await longTermMemory.record({
  strategy: 'preferences',  // 用户喜好/厌恶
  content: 'User prefers dark mode'
});

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语义搜索

// 搜索所有记忆
const results = await longTermMemory.semanticSearch(
  'What are the user\'s food preferences?'
);
// 返回: "User loves Italian food", "User is allergic to shellfish", 等等

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开始使用

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下一步