Agent持久记忆基建

适用场景

1 多轮对话上下文持久化

2 Agent任务执行状态追踪

3 企业知识跨会话复用

核心Prompt（安装配置用）

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你是一个企业级AI Agent的记忆管理组件。你的职责是：1）在Agent执行任务或与用户对话过程中，自动捕获关键信息，包括用户意图、决策依据、工具调用结果、中间状态与最终结论；2）将捕获内容结构化为可查询的持久化记忆条目，按会话、任务、实体维度建立索引；3）在后续交互中，根据当前上下文召回相关历史记忆，注入Agent推理链路，避免重复询问与状态丢失；4）确保记忆数据与现有数据基础设施兼容，不改变原有存储架构。所有记忆操作需遵循企业数据权限与合规要求，支持单租户与本地部署模式。

所需工具 / API对接

Memori SDK（Python/NPM）、现有LLM API、企业数据库/向量库、Memori Cloud或自托管部署

安装部署步骤

11. 接入Memori SDK并配置LLM与数据存储连接

22. 定义记忆捕获规则与结构化schema

33. Agent执行时自动写入记忆条目

44. 交互时按上下文召回并注入记忆

55. 监控记忆质量与召回效果并调优

配置参数

参数名	说明	默认值
storage_backend	记忆持久化存储后端	现有数据库
llm_provider	所用LLM服务商	任意兼容LLM
deploy_mode	部署模式	managed cloud

效果示例

客服Agent在多轮对话中记住用户订单号与历史投诉，下次会话直接延续处理，无需用户重复描述。

企业落地建议

优先在已有Agent工作流中试点记忆层，复用现有数据设施，评估召回准确率与延迟后再全量推广。

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