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）。 :::tip 记忆抽取有一定的时间延时，可能无法立即完成记忆抽取。 ::: ##