高级功能
记忆管理
构建具备短期对话记忆和长期用户偏好记忆的智能应用
📚 学习目标
学完这篇文章后，你将能够：
- 区分短期记忆（Short-term）和长期记忆（Long-term）的应用场景
- 实现自动管理对话历史（History Management）
- 使用 Store API 存储跨会话的用户偏好
前置知识
在开始学习之前，建议先阅读：
1️⃣ 短期记忆 vs 长期记忆
-
短期记忆 (Short-term)：
- 范围：单个 Thread。
- 生命周期：随会话结束（或 TTL）而失效。
- 实现：Checkpointer (State 中的
messages列表)。 - 用途：多轮对话上下文。
-
长期记忆 (Long-term)：
- 范围：跨 Thread，通常绑定到 User ID。
- 生命周期：永久。
- 实现：Store (Key-Value 数据库)。
- 用途：用户偏好、个性化设置、Facts。
2️⃣ 管理短期记忆 (Window Buffer)
State 中的 messages 列表不能无限增长。我们需要定期修剪它。
方式 1：Message Window（窗口裁剪）
在 Checkpointer 保存前或 Model 调用前裁剪。
// 在节点内部处理
const modelNode = async (state) => {
const allMessages = state.messages;
// 只保留最近 10 条
const context = allMessages.slice(-10);
const response = await model.invoke(context);
// ...
};方式 2：Summarization（摘要）
让 LLM 定期把历史对话压缩成一段 Summary。
const summarizeNode = async (state) => {
const summary = await summarizationModel.invoke(state.messages);
// 返回 newMessages，其中包含 Summary 和少量最近消息
return { messages: [new SystemMessage(`Summary: ${summary}`), ...recent] };
};3️⃣ 实现长期记忆 (Store)
LangGraph 提供了 Store 接口来处理跨线程数据。
import { InMemoryStore } from "@langchain/langgraph";
// 1. 初始化 Store
const store = new InMemoryStore();
// 2. 编译时传入
const app = graph.compile({ store });
// 3. 在节点中使用
const agentNode = async (state, config) => {
const { store } = config;
// 命名空间通常是 [scope, identifier, key_group]
const userId = config.configurable.user_id;
const namespace = ["users", userId, "prefs"];
// 读取记忆
const prefs = await store.get(namespace, "language");
const lang = prefs?.value?.data || "English";
// ... 生成回答 ...
// 写入记忆 (例如用户说 "以后叫我 Lord")
await store.put(namespace, "nickname", { data: "Lord" });
};💡 练习题
- 设计题：设计一个“个性化新闻助手”。
- 短期记忆：记住刚才讨论的时事新闻。
- 长期记忆：记住用户关心的领域（如“科技”、“体育”）和语言偏好。
- 请写出 Store 的 Namespace 设计和 Key 结构。
📚 参考资源
官方文档
✅ 总结
本章要点：
- 短期记忆靠 State + Checkpointer，重点是修剪 (Pruning)。
- 长期记忆靠 Store，重点是 Namespace 设计。
- Store 本质上是一个简单的 KV 数据库，支持 JSON 存储。
下一步：搞砸了怎么办？如何回到过去？学习时间旅行。
登录以继续阅读
解锁完整文档、代码示例及更多高级功能。