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langmem

news 2025/8/12 9:40:24

https://github.com/langchain-ai/langmem

Advances and Challenges in Foundation Agents–Memory调研

https://www.doubao.com/chat/15848166096118786

LangMem的记忆系统通过多层次的设计实现了LLM应用中的长期记忆管理，核心围绕记忆类型划分、记忆提取与更新机制、存储与检索策略以及集成模式展开，具体实现方式如下：

系统将记忆划分为三种类型，每种类型有明确的用途和存储模式，对应人类记忆的结构：

语义记忆（Semantic Memory）：存储事实和知识（如用户偏好、专业技能），以集合（Collection） 或档案（Profile） 形式存储。
- 集合：记录大量无边界信息（如用户的多个兴趣点），适合 runtime 搜索。
- 档案：遵循严格 schema 的特定任务信息（如用户的姓名、沟通风格），便于快速查询。
情景记忆（Episodic Memory）：存储过去的交互经验（如成功的问题解决案例），包含场景、思考过程、行动和结果四要素，用于指导未来行为。
程序记忆（Procedural Memory）：存储系统行为规则（如响应风格、交互逻辑），通过提示词优化实现，随用户反馈动态更新。

记忆的形成分为两种方式，平衡实时性与深度处理：

主动形成（Active Formation）：
在对话过程中实时提取记忆（如用户提到偏好时立即记录），通过 create_memory_manager 工具调用LLM分析对话，生成结构化记忆（支持Pydantic模型定义格式）。
- 支持插入、更新、删除操作（可通过参数 enable_inserts 等控制）。
- 示例：用户说“我喜欢深色模式”时，工具会生成包含“偏好类型、内容、上下文”的语义记忆。
背景形成（Background Formation）：
对话间隙异步处理记忆，通过LLM分析历史交互中的模式（如用户对哪种解释方式更敏感），生成总结性记忆，不影响实时响应速度。

基于LangGraph的存储原语，支持灵活的记忆持久化和检索：

存储结构：
记忆按命名空间（Namespace） 分层组织（如 (组织ID, 用户ID, 记忆类型)），支持动态模板变量（如 {user_id}），方便多用户、多场景管理。
检索方式：
- 直接访问：通过键获取特定记忆。
- 语义搜索：基于内容相似度查找相关记忆。
- 元数据过滤：按记忆属性（如创建时间、类型）筛选。

核心API：
- create_memory_manager：提取、更新记忆的基础工具，支持结构化（Pydantic模型）和非结构化记忆，独立于存储系统。
- create_prompt_optimizer：优化程序记忆（如系统提示词），根据对话反馈调整agent行为。
状态集成：
结合LangGraph的存储层，提供 Store Managers 和 Memory Management Tools，实现记忆的自动持久化和agent的直接调用（如通过工具在对话中主动查询记忆）。