使用者在上一次會話中說明過的偏好和背景，不會自動延續到下一次會話。AgentLoop 記憶庫（MemoryStore）為 AI 智能體（Agent）提供持久化的記憶能力，用於儲存使用者偏好、重要事實和可複用的上下文。應用通過 mem0 相容介面寫入對話，在後續互動中檢索相關記憶，並將結果提供給智能體，協助服務保持連續性。
為什麼需要記憶庫
在新的會話中，智能體通常只能使用應用提供給它的上下文。如果應用沒有帶入歷史資訊，使用者就需要重新說明自己的背景、偏好和要求。例如，使用者已經告訴助手“我喜歡清淡、少辣的菜”，下一次詢問晚餐建議時，仍可能需要重複這一偏好。隨著互動增加，每次攜帶完整歷史也會帶入許多與當前問題無關的內容。記憶庫將對話中可複用的資訊沉澱下來，讓應用根據當前問題檢索相關背景，再組織本次請求的上下文。
核心概念
概念 | 說明 | 樣本 |
記憶庫 | 管理記憶資料的資源，在智能體空間中建立，通過對應的 API Key 接入應用 | 為烹飪助手建立 |
對話訊息（短期記憶） | 應用寫入的原始互動內容，可作為記憶提取的輸入 | 使用者說“我喜歡清淡、少辣的菜”，助手作出回複 |
長期記憶 | 從互動內容中提取、供後續檢索複用的資訊 | 使用者偏好清淡、少辣的飲食 |
使用者標識 | 應用為業務使用者佈建的標識，用於關聯和檢索該使用者的記憶，在控制台檢索時對應使用者識別碼 | 寫入和檢索時均使用 |
上表中的樣本僅用於說明概念。
記憶庫如何工作
從對話到後續回答，通常包含以下環節：
寫入對話：應用將使用者與助手的訊息發送到記憶庫，並關聯使用者標識。
提取記憶：在寫入請求中將
infer參數設為true，提取對話中的可複用資訊，形成長期記憶。實際提取出的文字和條目數以檢索結果為準，對話中的一句話與一條長期記憶不一定一一對應。檢索相關背景：使用者提出新問題時，應用使用查詢語句和相應的使用者標識檢索相關記憶。
組織上下文：應用選擇與本次問題有關的記憶，與當前問題、必要的近期對話一起提供給智能體。
繼續積累資訊：本輪對話結束後，應用可以寫入新的互動內容，供後續處理和檢索。
建立記憶庫後，應用還需要接入寫入和檢索流程，並負責將檢索結果加入模型請求。記憶寫入成功、長期記憶能夠被檢索到、智能體在回答中使用這些記憶，是三個需要分別驗證的環節。其中，長期記憶能否被檢索到，可以通過控制台的長期記憶檢索功能確認。
典型應用情境
記憶庫適合解決以下問題：
保持跨會話的連續性：在新的互動中複用使用者已經提供的背景，減少重複詢問。
提供個人化服務：將使用者的表達習慣、興趣和偏好作為回答參考。
為當前任務補充背景：圍繞當前問題檢索相關資訊，協助智能體理解使用者的具體需求。
不同情境下適合積累的資訊和後續使用方式如下：
情境 | 適合積累的資訊 | 後續使用方式 |
個人生活助手 | 飲食口味、出行偏好、日常習慣 | 產生建議前，檢索與當前請求有關的偏好 |
客戶服務助手 | 使用者主動提供的產品使用背景和服務偏好 | 新會話中補充背景，減少重複確認 |
學習助手 | 使用者正在學習的主題、目標和講解偏好 | 在答疑時調整講解重點和表達方式 |
工作助手 | 使用者關注的業務主題、輸出格式和溝通習慣 | 產生簡報或分析結果時參考使用者要求 |
例如，烹飪助手可以按以下方式使用記憶：
互動階段 | 使用者或應用的操作 | 記憶發揮的作用 |
首次交流 | 使用者說明“我喜歡清淡、少辣的菜” | 應用寫入對話，積累飲食偏好 |
再次諮詢 | 使用者在新會話中詢問“今晚吃什嗎？” | 應用檢索該使用者的飲食偏好 |
產生建議 | 應用將相關偏好加入本次請求的上下文 | 智能體結合偏好和當前問題給出建議 |
記憶為回答提供參考。使用者在當前請求中提出的新要求，也應由應用一併提供給智能體，避免只依賴歷史資訊。
控制台功能
控制台支援資源管理、檢索與驗證、接入整合三類操作：
類別 | 功能 | 使用方式 |
資源管理 | 建立記憶庫 | 填寫記憶庫名稱和可選的描述資訊 |
資源管理 | 查看概覽 | 查看名稱、描述、建立時間和更新時間等基礎資訊 |
資源管理 | API Key 管理 | 建立供外部應用訪問該記憶庫的 API Key |
檢索與驗證 | 長期記憶檢索 | 輸入查詢語句和 topK，並按使用者識別碼、App ID、Agent ID、Run ID 限定檢索範圍 |
接入整合 | 應用整合 | 查看並複製 HTTP API 或 Python SDK 接入樣本 |
記憶的寫入和檢索通過 mem0 相容介面完成，具體 Endpoint、調用方法和參數以目標記憶庫整合方式頁簽提供的樣本為準。
接入準備
接入記憶庫前，需要完成以下準備：
在智能體空間中建立記憶庫。
建立供外部應用訪問該記憶庫的 API Key。
在目標記憶庫的整合方式頁簽擷取接入樣本。
完成準備後，建議先選擇一個具體情境，用一段明確表達偏好的樣本對話完成寫入和檢索，再將檢索結果接入智能體的回答流程。記憶庫使用指南提供操作步驟、HTTP 寫入樣本、使用者標識使用建議和常見問題。