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Long-term Memory Agent
一键部署Long-term Memory Agent 应用
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一键部署Long-term Memory Agent 应用
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本文为您介绍如何通过函数服务应用中心一键部署属于您自己的 Long-term Memory Agent 应用。​
背景信息​
  • 应用介绍​
  • Long-term Memory Agent 是一个带长期记忆、支持知识库的聊天机器人(Bot),可以将聊天记录中的信息、喜好、规划等,抽取成记忆,向量化后存入 Opensearch,也可以将用户自己的世界观,撰写成文档,以文件(知识库)形式上传。聊天中会将相关的文件片段、记忆片段作为 RAG,输入给大模型,输出个性化的内容。​
  • 运行时 ​
  • Native Python 3.12、Native Node.js 20.x。​
  • 关联云服务​
注意​
关联的云服务会产生相应的使用费用。计费详情,请查看关联云服务对应的计费文档。​
  • Long-term Memory Agent 后端​
  • 云搜索服务:提供记忆、知识的存储,以及文本 + 向量的混合搜索。​
  • 函数服务:提供大模型驱动计算机自动化执行任务、实时查看桌面和操作计算机键鼠接口。​
  • 私有网络:打通函数服务和云搜索实例网络。​
  • 日志服务(可选):提供针对日志类数据的一站式服务。​
  • 云监控(可选):支持通过云监控查看函数基础监控。​
  • Long-term Memory Agent 前端​
  • API 网关:通过 API 网关访问控制台。​
前提条件​
  • 已开通本应用关联的所有云服务。​
  • IAM 用户需确保已授权 VeFaaSFullAccess、APIGFullAccess、TLSFullAccess 策略。如果缺少以上策略,请联系主账号或管理员进行授权。具体操作,请参见 创建用户并授权。​
  • 已创建 Serverless 网关类型的 API 网关实例。详细操作,请参见 创建实例。​
  • 已创建 OpenSearch 实例。详细操作,请参见 创建实例。​
  • 首次使用函数服务,需确保已完成跨服务授权。如未授权,控制台会弹出跨服务授权页面引导您进行授权。​
操作步骤​
  1. 在顶部导航栏,选择目标地域。​
说明​
目前仅 华北2(北京)地域支持该应用。​
  1. 在左侧导航栏选择 应用 > 应用广场。​
  1. 在 应用广场 页面,找到 Long-term Memory Agent 模板,单击 创建应用。​
  1. 在 创建应用 页面,需要填一些必须参数​
  • 基础信息​
  • ​
    配置项​
    说明​
    已选模板​
    展示选择的模板。本场景为 Long-term Memory Agent。​
    名称​
    根据系统提示的命名规则,自定义应用的名称。您也可以直接使用系统自动生成的应用名称。​
    备注​
    填写当前应用的备注信息,可以为空。​
    IAM 角色​
    应用中心提供了系统默认角色 ServerlessApplicationRole,该角色包含了应用中心需要访问的部分云资源权限。​
    • 如果您的用户角色未包含此角色,将会自动添加该角色。​
    • 如果您的用户角色已包含此角色,系统会自动检测该角色是否已包含当前应用需要的所有策略。当缺少相关策略时,控制台会提示需要添加的策略名称,请单击 添加策略 进行添加。​
    注意​
    • IAM 用户需确保已授权 IAMReadOnlyAccess 策略,否则无权限获取 ServerlessApplicationRole 角色信息。​
    • IAM 用户如需进一步为 ServerlessApplicationRole 角色添加策略,需确保已授权 IAMFullAccess 策略。​
    • 更多 IAM 用户的角色相关操作,请参见 IAM 文档。​
    关联云服务​
    展示当前应用需要使用的所有云服务名称、开通状态及开通目的。​
    注意​
    使用关联的云服务可能产生的计费以及对账号余额的要求,请参见相关云产品计费文档:函数服务计费说明、API 网关计费说明、云搜索服务计费、日志服务计费。​
    ​
  • 资源配置​
  • ​
    配置项​
    说明​
    基础信息​
    ​
    地域​
    展示当前应用及应用下关联云资源所在的地域。​
    VPC​
    选择 Long-term Memory Agent 期望部署的 VPC。该 VPC 需要与 OpenSearch 实例所属 VPC 相同。​
    子网​
    在已选 VPC 下的子网中,选择期望部署 Long-term Memory Agent 的子网。​
    安全组​
    选择 Long-term Memory Agent 的安全组,默认选择 Default 安全组。​
    云搜索服务配置​
    ​
    OpenSearch 实例​
    ​
    选择前提条件中已创建的 OpenSearch 实例,用于存储数据。​
    OpenSearch 实例 对应的环境变量 Key(Env key)为:OPENSEARCH_ADDRESS。创建完应用后,您可以通过 OPENSEARCH_ADDRESS 查看或修改绑定的 OpenSearch 实例,注意格式为http[s]://***.com:9200。​
    访问密码​
    在 OpenSearch 实例中,admin 用户的密码。​
    使用优化版本​
    是否使用 DiskANN + RaBitQ 优化版本。开启 DiskANN 和 RaBitQ 后,同时会使用向量 + 文本混合搜索,归一化和加权算法的 Pipeline 名字固定为rrf-search-pipeline,详细说明,请参见 云搜索服务文档。​
    该选项对应的环境变量 Key(Env key)为:DISK_ANN 和 RABITQ。应用创建完成后不支持修改。​
    说明​
    云搜索服务的 DiskANN + RaBitQ 引擎使用能力目前处于 邀测 阶段,如需使用,请联系您的火山引擎客户经理。​
    大模型配置​
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    模型资源 API Key​
    ​
    用于访问豆包大模型的 API Key。支持从当前账号下已有的 API Key 列表中选择,也可以自定义输入 API Key。获取方法,请参见 API Key 管理。​
    模型资源 API Key 对应的环境变量 Key(Env key)为:API_KEY。创建完应用后,您可以通过 API_KEY 查看或修改模型资源 API Key。​
    聊天模型​
    豆包聊天模型接入点,推荐 doubao-pro-32k-241215 适合在对话中扮演角色。​
    推导模型​
    豆包聊天内容总结模型接入点,推荐 doubao-1-5-thinking-pro-250415 适合推理场景。​
    向量化模型​
    豆包向量化模型接入点,推荐 doubao-embedding-text-240715。​
    向量维度​
    doubao-embedding-text-240715 模型生成的向量是 2560 维的,如需修改向量化模型,必须填入修改后模型生成的向量维度,否则会导致数据写入失败。​
    访问配置​
    ​
    网关实例​
    选择前提条件中准备的 Serverless 类型 API 网关实例。将在该实例下自动创建 API 网关触发器相关资源,包括:服务、Upstream、路由。​
    ​
  1. 单击 确定,开始创建和部署应用。​
  • 系统将自动跳转至应用详情页面,您可以实时查看应用部署状态和日志。​
结果验证​
  1. 应用部署成功后,在 应用详情 页签的 基本信息 模块下,单击 WebUI 访问入口地址,即可进入您自己的 Long-term Memory Agent 应用交互界面。​
  • ​​​
  1. 在 Long-term Memory Agent 应用交互界面,和大模型交互,体验感知世界观、有记忆的个性化 Agent。​
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最近更新时间:2025.07.03 21:05:25
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