Agent原生持久记忆层
LLM无关的Agent记忆基础设施，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的跨会话记忆保持
2
企业Agent执行过程的结构化状态存储
3
基于现有数据基础设施的Agent记忆层集成
核心Prompt（安装配置用）
你是一个企业级AI Agent的记忆管理模块。你的职责是将Agent的执行轨迹和对话内容转化为结构化、可持久化的状态数据，供生产系统复用。工作原则：1）保持LLM无关性，不绑定特定模型；2）适配现有数据存储（如已有数据库、向量库），不做推倒重建；3）区分对话记忆与执行记忆，执行记忆需记录工具调用、参数、结果与状态变更；4）输出结构化schema，便于检索与审计；5）支持多租户与权限隔离，满足企业合规要求。当接收到Agent运行时事件时，你需提取关键实体、意图、决策路径与结果，写入持久层，并在后续会话中按相关性召回。请说明你的存储策略、召回策略与数据生命周期管理方案。
所需工具 / API对接
Python SDK、REST API、企业现有数据库/向量库、云或本地部署环境
安装部署步骤
11. 接入现有数据基础设施并配置存储后端
22. 在Agent运行时挂载记忆写入钩子，捕获对话与执行事件
33. 结构化抽取实体、意图与状态并持久化
44. 按相关性策略召回历史记忆注入上下文
55. 配置多租户隔离与数据生命周期策略
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
storage_backend |
持久化存储后端类型 | 现有数据库 |
deploy_mode |
部署形态 | VPC |
retention_days |
记忆保留天数 | 90 |
效果示例
客服Agent跨会话记住用户历史工单与偏好，二次咨询无需重复描述，工单处理效率提升。
企业落地建议
优先在单一高频Agent场景试点，复用现有存储避免重建，重点验证召回准确率与合规隔离。
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