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AgentKit

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记忆库
记忆工作原理
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记忆工作原理
记忆核心工作模块包含两步,生成记忆和检索记忆。​
  • 生成记忆:在Agent对话中(代码设定),您可以根据需要发送Session的上下文给AgentKit的Memory(当前集成两种不同后端:Viking记忆库和mem0记忆库),Memory库将异步自动化智能抽取并存储有价值的记忆。​
  • 检索记忆:在Agent代码中,根据需要检索对应的记忆,提升Agent的个性化交互和持续学习能力。​
生成记忆​
产生记忆的过程,是记忆库根据设定的记忆策略类型,借助大模型和自定义算子的能力,自动压缩、抽取关键信息,并进行存储的过程。​
记忆策略类型​
  • 预置策略:​
  • 会话摘要:一个对话内部的长对话总结,例如会议记录总结、学习笔记整理等。​
  • 用户偏好:跨会话总结记录用户个性化偏好,例如用户行为、交互风格和选择中的习惯等。​
  • 语义总结:用户相关的事实性信息,例如个人信息管理、重要个人详情、专业详情等。​
  • 自定义策略:​
  • 通过自定义Prompt,能够实现自定义记忆策略,实现Agent更加丰富的个性化能力。​
记忆生成模式​
在Agent应用代码集成中,生成记忆一般有两种模式,需要根据Agent需求进行选择:​
  • 手动触发:在Agent会话结束时,手动将一定范围的会话数据持久化添加处理记忆操作。​
  • 自动触发:在达到特定节点时,自动将指定范围的会话数据写入记忆(需在节点回调中调用记忆写入接口)。​
上述的记忆策略,会根据会话、用户、Agent等设定的维度,做好数据隔离工作,保证数据安全。​
检索记忆​
配置好的记忆库可以在Agent中,根据需要检索相关记忆(使用检索记忆接口),并和当前会话的上下文、System Prompt等,一并进行处理。​
在Agent应用代码集成中,检索记忆通常有两种方式,需要根据Agent需求进行选择:​
  • 预加载记忆方式:每个Session开始时,都会去检索记忆。这种加载方式主要应用在多轮对话、需要持续上下文(客户、陪伴型机器人等),在每回合开始就把相关记忆注入Prompt,保证低延迟与连贯性。​
  • 按需加载记忆方式:当Agent判断需要时,查询并加载相关记忆到当前上下文。这种加载方式主要应用在明确需要时检索(例如用户问到特定历史信息、执行任务时需要额外数据、长列表/大规模记忆库)。​
说明​
记忆抽取有一定的时间延时,可能无法立即完成记忆抽取。​
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最近更新时间:2026.02.05 12:24:25
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