LangMem：让AI代理有记忆

人工智能正在超越静态响应——现代AI代理现在可以主动管理记忆、共享知识并随着时间适应。LangMem为希望构建具有长期记忆和团队知识共享的AI系统的开发者提供了一个强大的解决方案。

为什么记忆管理在AI中很重要

传统的AI模型根据单个提示生成响应而不保留过去的交互。这限制了个性化和连续性。具有记忆的AI代理可以：

• 保留过去的交互以获得更好的上下文
• 在多个代理之间共享知识
• 按用户或团队组织数据，以便更好地管理
• 实现终身学习和适应

LangMem的关键功能

LangMem专为无缝集成到AI框架而设计。其核心功能包括：

1. 主动内存管理——代理可以动态存储、检索和更新信息。
2. 共享记忆——多个AI代理可以访问和贡献共享的知识库。
3. 命名空间组织——信息可以根据用户、项目或团队进行结构化，以便高效检索。
4. 个性化与终身学习——AI可以通过持续的更新和改进不断发展。

1、安装LangMem

确保你已在环境中安装了LangMem：

pip install langmem

2、定义记忆存储

你可以使用LangMem与FAISS或Weaviate等向量数据库一起存储和检索知识。

from langmem import Memory

# 初始化内存存储
memory = Memory(storage="faiss", namespace="user_123")

# 存储一条记忆
memory.add("用户喜欢AI生成的图像和机器学习内容。")

# 检索相关记忆
print(memory.retrieve("用户偏好什么？"))

3、实现命名空间分割

通过按用户、团队或项目组织内存，可以确保结构化的知识检索。

# 为不同的用户或团队创建不同的命名空间
user_memory = Memory(storage="faiss", namespace="user_123")
team_memory = Memory(storage="faiss", namespace="team_codeb")

# 向团队命名空间添加记忆
team_memory.add("团队CodeB.ai专注于AI在可再生能源和废物管理中的应用。")

4、启用共享记忆

允许多个AI代理贡献和检索共享知识。

# 代理A存储记忆
agent_a = Memory(storage="faiss", namespace="shared_knowledge")
agent_a.add("LangMem帮助AI代理保持长期记忆。")

# 代理B检索记忆
agent_b = Memory(storage="faiss", namespace="shared_knowledge")
print(agent_b.retrieve("LangMem用于什么？"))

5、使用记忆增强上下文生成个性化响应

使用增强记忆的上下文，使用LangChain生成个性化的响应。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langmem import Memory

# 初始化内存
memory = Memory(storage="faiss", namespace="user_456")

# 存储用户偏好
memory.add("用户对区块链和智能合约感兴趣。")

# 使用内存初始化LLM
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
context = memory.retrieve("用户喜欢哪些主题？")

# 使用内存上下文生成响应
response = llm.predict(f"鉴于用户的偏好：{context}，建议一个AI项目的想法。")
print(response)

6、结束语

具有主动内存管理的AI代理正在改变我们构建智能系统的方式。通过集成LangMem，开发人员可以创建能够记住过去交互、跨团队共享知识并个性化响应的AI。使用命名空间组织记忆确保高效的检索，而终身学习则实现持续改进。

无论您是在构建智能助手、AI驱动的CRM还是研究工具，增强记忆的AI解锁了自动化和个性化的新可能性。准备好将您的AI提升到新的水平了吗？今天就开始尝试使用LangMem吧！🚀