记忆系统

更新: 4/9/2026 字数: 0 字 时长: 0 分钟

本章详细介绍 LangChain Agent 的记忆系统，包括 Checkpointer、消息历史、向量记忆等。

记忆系统概述

为什么需要记忆？

Without Memory                          With Memory
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用户: 你好                          用户: 你好
助手: 你好！                        助手: 你好！张三

用户: 我叫张三                      (Agent 记住了)

用户: 我叫什么？                    用户: 我叫什么？
助手: 抱歉，我不知道                  助手: 你叫张三！

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记忆类型

Memory System Architecture
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Memory System                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │           Short-term Memory (STM)                     │   │
│  │  用途：当前对话的上下文                               │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                            │                                │
│                            ▼                                │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │           Long-term Memory (LTM)                     │   │
│  │  用途：跨会话的持久化信息                             │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│                                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Checkpointer

Checkpointer 是什么？

# Checkpointer = 状态持久化器
# 自动保存和恢复 Agent 状态

from langchain.agents import create_agent
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

checkpointer = InMemorySaver()

agent = create_agent(
    model="...",
    tools=[...],
    checkpointer=checkpointer
)

多种 Checkpointer

from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver
from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver
from langgraph.checkpoint.postgres import PostgresSaver
from langgraph.checkpoint.redis import RedisSaver

# 1. 内存存储（开发用）
memory_checkpointer = InMemorySaver()

# 2. SQLite（轻量级）
sqlite_checkpointer = SqliteSaver.from_conn_string("checkpoints.db")

# 3. PostgreSQL（生产用）
postgres_checkpointer = PostgresSaver.from_conn_string(
    "postgresql://user:pass@host:5432/db"
)

# 4. Redis（高并发）
redis_checkpointer = RedisSaver.from_conn_string("redis://localhost:6379")

会话管理

thread_id 管理

from langchain.agents import create_agent
from langgraph.checkpoint.memory import InMemorySaver

checkpointer = InMemorySaver()

agent = create_agent(
    model="anthropic:claude-sonnet-4-6",
    tools=[...],
    checkpointer=checkpointer
)

# 单用户单会话
config = {"configurable": {"thread_id": "alice_001"}}

# 多用户隔离
configs = {
    "alice": {"configurable": {"thread_id": "alice_session"}},
    "bob": {"configurable": {"thread_id": "bob_session"}},
}

向量记忆

向量检索记忆

from langchain.memory import VectorStoreRetrieverMemory
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 1. 创建向量存储
vectorstore = Chroma(
    embedding_function=OpenAIEmbeddings(),
    persist_directory="memory_db"
)

# 2. 创建向量记忆
memory = VectorStoreRetrieverMemory(
    vectorstore=vectorstore,
    memory_key="chat_history",
    return_messages=True,
    k=3
)

# 3. 保存记忆
memory.save_context(
    {"input": "我叫张三，喜欢编程"},
    {"output": "好的，张三，我记住了"}
)

# 4. 检索记忆
related = memory.load_memory_variables({"input": "我是谁？"})

生产环境配置

PostgreSQL Checkpointer

# 安装依赖
pip install psycopg2-binary

from langgraph.checkpoint.postgres import PostgresSaver

pg_checkpointer = PostgresSaver.from_conn_string(
    "postgresql://user:password@host:5432/langchain"
)
pg_checkpointer.setup()

配置对比

存储	适用场景	优点	缺点
Memory	开发/测试	简单、快速	不持久化
SQLite	小规模/单机	零配置	并发差
PostgreSQL	生产环境	稳定、可扩展	需要运维
Redis	高并发	极快、支持TTL	内存成本

本章小结

记忆系统要点
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✅ Checkpointer = 状态持久化
✅ InMemorySaver = 开发用（内存）
✅ PostgresSaver = 生产用（数据库）
✅ thread_id = 会话隔离

记忆层次
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1. Working Memory - 当前执行状态
2. Short-term Memory - 消息历史
3. Long-term Memory - Checkpointer
4. Vector Memory - 语义检索