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参考资料

• https://doc.agentscope.io/zh_CN/tutorial/task_memory.html

• https://bai-lab.github.io/MemoryOS/docs

• https://github.com/BAI-LAB/MemoryOS

• https://docs.mem0.ai/open-source/python-quickstart

• https://redis.github.io/agent-memory-server/quick-start/

agent记忆的概念和实现

对记忆系统产生最基本的认识，可以参考AI Agent 记忆系统：从短期到长期的技术架构与实践

• 短期记忆参与模型推理，随着会话进行需要进行上下文工程策略（压缩、卸载、摘要等），可能的上下文管理策略可以参考AgentScope AutoContextMemory
• 长期记忆从短期记忆中抽取。此外长期记忆的内容会经过检索注入短期记忆辅助推理。长期记忆通常是独立的第三方组件，其内部有相对比较复杂的流程（信息提取、向量化、存储、检索等），以及多种记忆类型（用户记忆，工具记忆、任务记忆）。
• 常见的长期记忆组件包括 Mem0、Zep、Memos、ReMe 等。长期记忆相关的核心组件包括，大模型，向量数据库，图数据库，rerank，sql数据库等，关于这些组件具体的作用和场景可以参考特定实现，例如MemOS 深度拆解：构建企业级 Agent 的高性能记忆底座

aws strands agent框架也通过社区工具包的方式提供了记忆支持，但是除了mem0_memory之外都似乎需要和Bedrock集成，实际上是基于mem0库封装的工具类，可以集成opensearch，neptune做向量和图数据库实现，具体参考Mem0 Memory Agent - Personalized Context Through Persistent Memory

from mem0 import Memory as Mem0Memory
def _initialize_client(self, config: Optional[Dict] = None) -> Any:...Mem0Memory.from_config(config_dict=merged_config)

agentscope提供了短期和长期记忆的实现，两者并不是通过简单的时间维度进行的划分，而是是否跨 Session 会话

短期（会话级）记忆，用户和智能体 Agent 在一个会话中的多轮交互，支持内存和关系非关系型数据库作为记忆存储，实现自定义的短期记忆需要从 MemoryBase 继承并实现特定方法。

async def in_memory_example():memory = InMemoryMemory()await memory.add(Msg("Alice", "我喜欢吃蔬菜", "user"),)

长期（跨会话）记忆，从用户和智能体 Agent 的多个会话中抽取的通用信息，可以跨会话辅助 Agent 推理，目前已经有基于Mem0和ReMe的记忆实现，实现自定义的长期记忆继承 LongTermMemoryBase 并实现特定方法即可。Mem0实现默认使用Qdrant作为向量存储。

• 可以通过VectorStoreConfig指定使用向量存储库类型，这里修改为使用chroma
• 默认会连接chroma cloud，为了指定嵌入的chroma数据库，还需要修改path为/tmp/my_chroma

import os
import asynciofrom agentscope.message import Msg
from agentscope.memory import InMemoryMemory, Mem0LongTermMemory
from agentscope.agent import ReActAgent
from agentscope.embedding import OpenAITextEmbedding
from agentscope.model import OpenAIChatModel
from mem0.vector_stores.configs import VectorStoreConfig# 使用 Chroma 作为向量数据库
vector_store_config = VectorStoreConfig(provider="chroma",config={"path": "/tmp/my_chroma",  # Chroma 数据存储路径}
)long_term_memory = Mem0LongTermMemory(agent_name="你是一个名为 Friday 的助手，具有长期记忆能力。",user_name="user_0",model=OpenAIChatModel(model_name="qwen3-vl",api_key= "sk-uzpq0u0n5FN14HorW45hUw",client_kwargs={"base_url": "http://localhost:4000"},stream=False,),embedding_model=OpenAITextEmbedding(model_name="embed-text-v2",dimensions=1024,base_url="http://localhost:4000",api_key="sk-uzpq0u0n5FN14HorW45hUw",),vector_store_config=vector_store_config,on_disk=False,
)async def basic_usage():# 记录记忆await long_term_memory.record([Msg("user", "我喜欢吃蔬菜，但是不喜欢吃胡萝卜", "user")])# 检索记忆results = await long_term_memory.retrieve([Msg("user", "我的喜欢吃什么蔬菜", "user")],)print(f"检索结果: {results}")asyncio.run(basic_usage())

以上代码运行报错"RuntimeError: Error generating embedding using agentscope model: Connection error" 的问题，可能是一个异步运行时的异常。经过AI帮助修改了修改了/.venv/lib/python3.13/site-packages/agentscope/memory/_long_term_memory/_mem0/_mem0_utils.py中的 AgentScopeEmbedding.embed 方法

• mem0 在异步上下文中通过 asyncio.to_thread 调用 embedding
• agentscope 的 embedding 模型是异步的，内部使用 OpenAI AsyncClient
• 如果在子线程中直接使用 asyncio.run 创建新事件循环，会导致 OpenAI AsyncClient 连接池问题

def embed(self, text, ...):# 添加线程锁，防止并发问题with self._lock:try:loop = asyncio.get_running_loop()# 已有事件循环，使用 run_coroutine_threadsafe 线程安全调度asyncio.run_coroutine_threadsafe(self.agentscope_model(text_list),loop).result(timeout=30)except RuntimeError:# 无事件循环，直接使用 asyncio.runasyncio.run(self.agentscope_model(text_list))

修改完毕后可以正常触发记忆流程

通过agent-memory-server部署记忆服务

agent-memory-server是一个使用 Redis 为agent和 AI 应用提供记忆的方案，尝试通过它来实现自定义记忆扩展。

agent-memory-server中将短期和长期记忆区分为Working Memory和Long-Term Memory。启动apiserver时在dev环境中通过指定--task-backend=asyncio会在单进程中运行，prod环境中使用docker作为后端worker负责上下文管理和记忆转移的工作。

# uv run agent-memory api --task-backend=asyncio
uv run agent-memory api --port 8000

官方提供了dockerfile构建可用镜像，使用如下的docker-compose配置启动服务，可见api，worker和mcp使用相同的镜像，只是入口不同

version: '3.8'
services:redis:image: redis/redis-stack:latestports:- "6379:6379"volumes:- redis_data:/dataapi:image: redis-agent-memory:latestports:- "8000:8000"environment:- REDIS_URL=redis://redis:6379- DISABLE_AUTH=truecommand: uv run agent-memory apidepends_on:- redisworker:image: redis-agent-memory:latestenvironment:- REDIS_URL=redis://redis:6379command: uv run agent-memory task-worker --concurrency 10depends_on:- redisdeploy:replicas: 2mcp:image: redis-agent-memory:latestports:- "9000:9000"environment:- REDIS_URL=redis://redis:6379command: uv run agent-memory mcp --mode sse --port 9000 --task-backend docketdepends_on:- redisvolumes:redis_data:

实际运行配置自己的litellm平台会报错，检查发现agent_memory_server/models.py中只支持特定的模型，为了避免修改配置，在litellm直接将模型改为如下环境变量配置gpt-4o-mini和text-embedding-3-small

REDIS_URL=redis://localhost:6379
PORT=8000
LONG_TERM_MEMORY=true
OPENAI_API_KEY=sk-uzpq0u0n5FN14HorW45hUw
OPENAI_BASE_URL=http://172.31.14.46:4000
GENERATION_MODEL=gpt-4o-mini
EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
DISABLE_AUTH=true

然后启动api服务端

uv run agent-memory api --task-backend=asyncio

使用如下客户端测试记忆

import asyncio
import openai
from agent_memory_client import MemoryAPIClient, MemoryClientConfig
from agent_memory_client.models import WorkingMemory, MemoryMessagememory_client = MemoryAPIClient(config=MemoryClientConfig(base_url="http://localhost:8000")
)openai_client = openai.AsyncClient(api_key="sk-uzpq0u0n5FN14HorW45hUw",base_url="http://default.test.com:4000/v1"
)def normalize_messages(messages):normalized = []for msg in messages:if isinstance(msg.get("content"), dict):normalized.append({"role": msg["role"],"content": msg["content"].get("text", "")})elif isinstance(msg.get("content"), str):normalized.append(msg)else:normalized.append(msg)return normalizedasync def chat_with_memory(message: str, session_id: str):context = await memory_client.memory_prompt(query=message,session_id=session_id,model_name="gpt-4o-mini",long_term_search={"text": message,"limit": 5})messages = normalize_messages(context.get("messages", [])) + [{"role": "user", "content": message}]response = await openai_client.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini",messages=messages)working_memory = WorkingMemory(session_id=session_id,messages=[MemoryMessage(role="user", content=message),MemoryMessage(role="assistant", content=response.choices[0].message.content)])await memory_client.put_working_memory(session_id, working_memory)return response.choices[0].message.contentasync def main():response1 = await chat_with_memory("Hi! User works as a software engineer specializing in Python and web development. User prefers morning meetings and hates scheduling calls after 4 PM","my-session-123")print(f"AI: {response1}")asyncio.run(main())

然后修改msg再次询问

async def main():response1 = await chat_with_memory("Hi! Please tell me about User","my-session-123")print(f"AI: {response1}")asyncio.run(main())

检查记忆生效

服务端日志如下

检查redis中的记忆内容如下：working_memory:my-session-123 - 工作记忆