Agent记忆持久化基础设施
LLM无关的Agent原生记忆层，将Agent执行与对话转为结构化持久状态，适配企业现有数据设施。
适用场景
1
企业客服Agent跨会话用户偏好与历史工单记忆
2
销售助手Agent记录客户跟进上下文与商机状态
3
运维/研发Agent沉淀任务执行轨迹供复盘与审计
核心Prompt（安装配置用）
你是一个具备长期记忆能力的企业AI Agent。在与用户交互时，你需要：1）识别并抽取对话中的关键事实、偏好、决策与任务状态；2）将抽取结果写入Memori记忆层，按用户、会话、任务维度结构化存储；3）在每次响应前检索相关记忆，结合当前上下文生成回答，避免重复询问已知信息；4）对敏感数据按企业合规要求脱敏后再持久化；5）当记忆冲突时，以时间戳最新且置信度高的记录为准，并标注冲突来源。记忆层需与现有数据库、向量库、日志系统对接，不替换既有基础设施。输出回答时说明本次使用了哪些记忆依据，便于审计与调试。
所需工具 / API对接
Memori SDK（Python/Node）、LLM API、企业现有数据库/向量库、Memori Cloud或自托管VPC部署、日志与审计系统
安装部署步骤
11. 在Agent执行链路中接入Memori SDK，配置LLM与数据存储适配器
22. 定义记忆抽取规则与结构化Schema（用户/会话/任务维度）
33. 在每轮对话前后分别执行记忆检索与写入
44. 配置冲突消解与敏感数据脱敏策略
55. 接入审计日志，按需部署至VPC或本地环境
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
llm_provider |
所用LLM提供方，Memori为LLM无关层 | 按企业现有模型配置 |
storage_backend |
记忆持久化存储后端 | 企业现有数据库/向量库 |
deploy_mode |
部署模式：托管云/单租户/VPC/本地 | VPC |
retention_days |
记忆保留天数 | 90 |
效果示例
客服Agent在第二次会话中直接引用用户上次反馈的退款进度与偏好联系方式，无需重复询问，响应效率提升且体验连贯。
企业落地建议
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