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智能体记忆系统

GeniSpace 智能体采用先进的双层记忆架构，能够智能地管理和检索历史交互信息，为用户提供更连贯、个性化的对话体验。本指南将详细介绍记忆系统的架构、配置方法和最佳实践。

双层记忆架构​

GeniSpace 采用优化的双层记忆架构，消除了传统三层架构中的内容重叠问题：

1. 近期对话记忆 (Recent Conversation)​

  • 功能：保存当前会话和最近的对话历史
  • 获取方式：通过API一次性获取所有近期消息
  • 智能处理：自动格式化为连贯的对话上下文
  • 容量配置：10-200条消息（默认50条）

2. 历史记忆 (Historical Memory)​

  • 功能：基于向量相似度检索相关历史记忆
  • 存储方式：使用向量数据库(Milvus)进行语义检索
  • 智能匹配：基于语义相似度找到最相关的历史交互
  • 检索数量：1-20条结果（默认5条）

双层架构优势​

相比传统三层架构：

  • 避免重叠：消除短期和中期记忆的内容重复
  • 性能优化：减少API调用次数，提高响应速度
  • 简化逻辑：双层结构更清晰易懂，便于维护
  • 智能整合：自动合并双层记忆形成完整上下文

多级记忆隔离​

智能体记忆系统支持三种隔离级别，适应不同的使用场景和隐私要求：

会话隔离 (Session Isolation)​

  • 范围：每个对话会话都有独立的记忆
  • 适用场景：
    • 需要严格隐私保护的对话
    • 不同主题的独立讨论
    • 临时性任务和咨询
  • 特点：
    • 会话间信息完全隔离
    • 结束会话后记忆可选择性清除
    • 最高级别的隐私保护

用户隔离 (User Isolation)​

  • 范围：记忆在同一用户的所有会话间共享
  • 适用场景：
    • 个人助手和学习伙伴
    • 需要记住用户偏好的应用
    • 长期项目跟踪
  • 特点：
    • 跨会话记住用户习惯和偏好
    • 提供个性化的连续体验
    • 支持长期关系建立

团队隔离 (Team Isolation)​

  • 范围：记忆在所有团队成员间共享
  • 适用场景：
    • 团队协作项目
    • 知识共享和传承
    • 集体决策支持
  • 特点：
    • 团队知识积累和共享
    • 协作记忆和经验传承
    • 提高团队整体效率

配置记忆系统​

基础配置​

在智能体配置页面的"记忆配置"部分，您可以进行以下设置：

1. 启用记忆功能​

☑️ 启用记忆
  • 对话型智能体：启用对话记忆以在会话间维持上下文
  • 任务型智能体：启用任务记忆以记住之前的任务执行

2. 记忆隔离级别选择​

○ 会话隔离 - 每个对话会话都有独立的记忆  
○ 用户隔离 - 记忆在同一用户的所有会话间共享
○ 团队隔离 - 记忆在所有团队成员间共享

3. 记忆召回参数精细调控​

历史记忆检索数量

  • 范围：1-20条
  • 默认：5条
  • 说明：从向量数据库检索的历史记忆最大数量

近期对话最大消息数

  • 范围：10-200条
  • 默认：50条
  • 说明：近期对话记忆包含的最大消息数量（包含当前会话和历史）

重要轮次数量

  • 范围：3-50轮
  • 默认：10轮
  • 说明：用于智能摘要的重要对话轮次数量

配置说明​

配置完成后，系统会按照以下方式工作：

记忆工作流程​

  1. 近期对话：从数据库获取的最新会话消息
  2. 历史记忆：通过向量搜索找到的相关历史内容
  3. 重要轮次：用于生成对话摘要的关键交互次数

智能摘要机制​

当消息数量超过重要轮次数量时，系统会：

  • 保留最近的重要对话轮次（完整内容）
  • 对较早的历史消息进行智能摘要
  • 自动提取关键信息点和决策
  • 节省上下文空间，提高处理效率

向量检索原理​

历史记忆使用先进的向量数据库技术：

  • 将用户输入转换为向量表示
  • 在历史交互中进行语义相似度搜索
  • 返回最相关的历史记忆片段
  • 支持跨语言和多模态内容检索

最佳实践​

根据隔离级别选择记忆策略​

会话隔离适用场景​

推荐配置：

  • 历史记忆检索：3-5条
  • 近期对话消息：20-50条
  • 重要轮次：5-8轮

适用于：

  • 客户咨询服务（隐私要求高）
  • 临时任务处理
  • 敏感信息讨论

用户隔离适用场景​

推荐配置：

  • 历史记忆检索：5-10条
  • 近期对话消息：50-100条
  • 重要轮次：8-15轮

适用于：

  • 个人助手和学习伙伴
  • 长期项目跟踪
  • 个性化服务

团队隔离适用场景​

推荐配置：

  • 历史记忆检索：8-15条
  • 近期对话消息：100-200条
  • 重要轮次：15-30轮

适用于：

  • 团队协作项目
  • 知识管理系统
  • 集体决策支持

性能优化建议​

提高记忆检索效率​

  1. 合理设置检索数量：避免检索过多历史记忆影响响应速度
  2. 优化查询质量：使用具体、明确的关键词提高检索准确性
  3. 定期清理无效记忆：删除过时或错误的历史记忆

内存使用优化​

  1. 控制近期对话数量：根据实际需求调整消息数量上限
  2. 启用智能摘要：让系统自动压缩冗长的历史对话
  3. 平衡性能与记忆深度：在响应速度和记忆全面性间找到平衡

记忆管理API​

开发者可以通过API管理智能体的记忆系统：

获取记忆统计信息​

const response = await fetch(`/api/agents/${agentId}/memory/stats?${queryParams}`, {
  headers: {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
  }
});

const stats = await response.json();
// 返回：{ total_memories: 150, agent_id: "agt_123", isolation_level: "session" }

清除会话记忆​

// 清除特定会话的记忆
await fetch(`/api/agents/${agentId}/memory/session/${sessionId}`, {
  method: "DELETE",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    agentId: agentId,
    isolation_level: "session"  // session, user, team
  })
});

清除智能体记忆​

// 清除智能体的所有记忆
await fetch(`/api/agents/${agentId}/memory`, {
  method: "DELETE", 
  headers: {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    isolation_level: "user"  // 根据需要设置隔离级别
  })
});

配置记忆参数​

智能体的记忆配置通过智能体配置API进行管理：

const memoryConfig = {
  enabled: true,
  isolation: "user",  // session, user, team
  recent_conversation_max_messages: 50,
  recent_important_turns: 10,
  historical_max_results: 5
};

await fetch(`/api/agents/${agentId}`, {
  method: "PATCH",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", 
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    memoryConfig: memoryConfig
  })
});

常见问题​

Details

双层记忆架构相比传统架构有什么优势？ 双层架构消除了短期和中期记忆的内容重叠，减少了API调用次数，提高了响应速度。同时架构更简洁，便于理解和维护，智能整合双层记忆形成完整上下文。

如何选择合适的记忆隔离级别？
  • 会话隔离：适用于需要严格隐私保护的场景，如客户咨询
  • 用户隔离：适用于个人助手，需要记住用户偏好和习惯
  • 团队隔离：适用于团队协作，共享知识和经验积累
Details

记忆系统如何处理多模态内容？ 系统支持文本、图片等多模态内容的记忆存储和检索。使用向量数据库进行语义相似度搜索，能够跨语言和多模态内容进行智能匹配。

Details

记忆检索的准确性如何保证？ 系统使用先进的向量嵌入技术将内容转换为语义向量，通过语义相似度而非关键词匹配进行检索，确保能找到最相关的历史记忆，即使表达方式不同。

如何优化记忆系统的性能？
  1. 合理设置检索数量，避免检索过多影响速度
  2. 根据使用场景调整近期对话消息数量
  3. 启用智能摘要压缩冗长对话
  4. 定期清理无效或过时的记忆
Details

记忆数据的安全性如何保障？ 记忆数据采用多级隔离机制，支持端到端加密存储。根据配置的隔离级别，严格控制数据访问权限，确保用户和团队数据的隐私安全。

下一步​

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