使AI Agent具有动态记忆，LangMem快速入门

小虎哦哦

发布于 2025-3-5 11:15

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现在 AI 发展迅猛，早已告别了只能机械地给出固定、单一回复的“初级形态”阶段，而是实现了质的飞跃。如今 AI 不仅能够主动管理记忆、共享知识，还具备了根据实际情况自我调适的能力，就像拥有了自主学习和成长的智慧。

这拓展了 AI 的应用边界，同时也给开发者带来了挑战。在构建人工智能系统的过程中，如何实现长期记忆存储以及团队知识共享，成了摆在许多开发者面前的难题。

针对 AI 系统开发中记忆管理和知识共享的难题，救星 LangMem 重磅登场!LangMem 能够让那些让人头疼的记忆管理难题迎刃而解，助力开发者打造出更智能、更强大的 AI 应用。

一、记忆管理在AI进化中的重要性

在人工智能领域，记忆管理绝非可有可无，而是深度影响着AI的应用表现与发展潜力。

传统 AI 模型只根据单次提示回复，不保留过往交互信息，严重影响用户个性化体验和交互连贯性。

与之形成鲜明对比的是，具备记忆功能的AI主体宛如拥有了“智慧大脑”，优势明显：

丰富上下文理解：留存过往交互数据，让AI在新对话中能参考历史信息，给出更贴合实际场景的回复。
跨主体知识共享：多个AI主体之间可以交流经验、共享知识，实现“1+1>2”的协同效应。
高效数据管理：按用户或团队对数据进行分类整理，数据查找与调用更加便捷，大幅提升管理效率。
驱动终身学习：AI能不断积累经验，实现自我优化，持续适应新环境和新需求。

二、LangMem：AI记忆管理的革新利器

LangMem专为解决AI记忆管理难题而生，旨在实现与各类人工智能框架的无缝融合，为开发者提供一套强大的记忆管理解决方案，其核心特性极具亮点：

主动记忆管理：赋予AI主体动态掌控信息的能力，随时存储新知识、精准检索所需内容，还能根据实际情况及时更新信息，确保记忆鲜活且准确。
共享内存机制：搭建起一个共享知识库，多个人工智能主体都能自由访问、共同贡献，促进知识的流动与创新。
命名空间组织：通过按用户、项目或团队划分信息命名空间，让信息检索变得高效有序，如同给庞大的知识仓库设置了清晰的索引目录。
个性化与持续进化：借助持续更新与优化机制，推动AI实现个性化成长与终身学习，始终紧跟时代步伐，满足不断变化的用户需求。

三、LangMem 集成实战

下面就为大家详细介绍如何将 LangMem 集成到你的 AI 框架中。

1.安装LangMem

确保在你的环境中安装了LangMem：

pip install langmem

2. 定义内存存储

你可以将LangMem与向量数据库（如FAISS或Weaviate ）配合使用，来存储和检索知识。

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("User likes AI-generated images and machine learning content.")

# 检索相关记忆
print(memory.retrieve("What does the user prefer?"))

3.实施命名空间划分

按用户、团队或项目来组织记忆，可确保知识检索的结构化。

# 为不同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("Team CodeB.ai focuses on AI for renewable energy and waste management.")

4.启用共享内存

支持多个人工智能主体贡献并检索共享知识。

# 主体A存储记忆
agent_a = Memory(storage="faiss", namespace="shared_knowledge")
agent_a.add("LangMem helps AI agents retain long-term memory.")

# 主体B检索记忆
agent_b = Memory(storage="faiss", namespace="shared_knowledge")
print(agent_b.retrieve("What is LangMem used for?"))

5.利用记忆实现人工智能回复的个性化

借助LangChain，利用增强记忆的上下文生成个性化回复。

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("User is interested in blockchain and smart contracts.")

# 用内存初始化大语言模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
context = memory.retrieve("What topics does the user like?")

# 利用内存上下文生成回复
response = llm.predict(f"Given the user preferences: {context}, suggest an AI project idea.")
print(response)

本文转载自AI科技论谈，作者：AI科技论谈

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