Agent持久化记忆基础设施
LLM无关的Agent原生记忆层，将执行与对话转为结构化持久状态。
适用场景
1
多轮对话Agent的长期记忆管理
2
跨会话任务上下文持久化
3
企业现有数据基础设施上的Agent记忆部署
核心Prompt（安装配置用）
你是一个企业级AI Agent记忆管理模块。你的任务是将Agent执行过程和对话内容转化为结构化、可持久化的状态数据。具体职责：1）捕获Agent每次工具调用、决策路径和对话轮次的关键信息；2）对记忆内容进行分类（事实型、偏好型、任务型、临时型）并打标签；3）将结构化记忆写入企业已有的数据存储（如PostgreSQL、向量库、对象存储）；4）在后续会话中根据当前任务检索相关记忆并注入上下文；5）处理记忆的过期、去重和冲突消解。要求：不绑定特定LLM或框架，适配企业现有基础设施，支持单租户、VPC和本地部署模式，确保数据不出企业边界。
所需工具 / API对接
Python SDK、PostgreSQL/向量数据库、Redis、LLM API（任意）、Memori Cloud或自托管API
安装部署步骤
11. 安装Memori SDK并配置数据存储连接
22. 在Agent执行循环中接入记忆写入钩子
33. 定义记忆分类规则与检索策略
44. 在对话/任务开始时检索并注入相关记忆
55. 定期清理过期记忆并评估召回质量
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
storage_backend |
记忆持久化存储类型 | postgresql |
memory_ttl |
记忆过期时间（秒） | 86400 |
retrieval_top_k |
每次检索返回记忆条数 | 5 |
效果示例
客服Agent在首次会话中记录用户退货偏好，三天后用户再次咨询时自动召回该偏好并优先推荐退货流程，减少重复询问。
企业落地建议
建议先在单一Agent场景试点，复用现有数据库，验证记忆召回准确率后再扩展到多Agent共享记忆层。
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