Memory
长期记忆 fact/episode 与向量检索
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Memory
agentkit/memory 提供跨会话的长期记忆：用户偏好、事实、对话片段（episode），支持关键词与向量检索。
Service 接口
type Service interface {
Create(ctx context.Context, entry *Entry) error
Update(ctx context.Context, entry *Entry) error
Delete(ctx context.Context, id string) error
Get(ctx context.Context, id string) (*Entry, error)
Search(ctx context.Context, req *SearchRequest) ([]*Entry, error)
}
type Entry struct {
ID string
UserID string
Kind Kind // fact | episode
Content string
Metadata map[string]any
}内存后端
import "github.com/LingByte/ling-base/agentkit/memory/inmemory"
mem := inmemory.NewService()
r := runner.NewRunner("app", ag, runner.WithMemoryService(mem))持久化与向量后端
| 包 | 说明 |
|---|---|
memory/sqlite / postgres / mysql | SQL 存储 |
memory/redis | Redis |
memory/pgvector / sqlitevec / mysqlvec | 向量相似度搜索 |
memory/chromadb / mem0 / neo4j | 外部记忆服务 |
memory/gomemory | Go 原生记忆引擎（含 embed + summarize） |
自动提取
import "github.com/LingByte/ling-base/agentkit/memory/extractor"
ext := extractor.New(model)
// 从对话中自动提取 fact 写入 memoryMemory 工具
Agent 可通过内置 memory 工具主动读写记忆：
import memorytool "github.com/LingByte/ling-base/agentkit/memory/tool"
tools := memorytool.NewDefaultTools(memService)与 Session 的区别
| Session | Memory | |
|---|---|---|
| 范围 | 单次对话线程 | 跨会话用户级 |
| 内容 | 完整消息事件流 | 提炼后的事实/片段 |
| 用途 | 多轮上下文 | 个性化、长期偏好 |