炸裂！Agent 拥有「永生记忆」，对话永不掉线的秘密竟是...

你是否想过，Agent 拥有永久记忆能力，即便用户退出后重新发起对话，它也能完整记住所有对话历史，始终与用户保持同频，提供如此贴心周到的服务，用户怎能不满意呢？

而实现这一强大功能并不复杂。下面，我们基于 A Langgraph 创建一个具备永久记忆的 Agent。

一、环境搭建

首先，我们要搭建运行环境，这里使用 jupyter 环境，若尚未搭建本地环境，请先完成搭建。

除环境外，还需两个重要的 api：

OpenAI 的 api，可在某宝搜索获取。

Tavily 的 api，在指定页面登录即可免费获取。使用 Tavily 的联网功能，是因为有伙伴询问如何让 RAG 联网，在此进行示例。

接着，创建名为 “yiyiai”、Python 版本为 “3.10” 的 conda 环境：

激活环境：

安装依赖包，使用 jupyter 实操，通过 langgraph 创建 Agent，tavily 提供 - tools 联网查询功能，OpenAI 作为后端大模型：

创建.env 文件，存入获取的 key 以便调用：

二、让 Agent 运行并实现记忆功能

代码已上传至会员盘，打开 jupyter 或使用顺手工具操作。进入操作环境后，在 conda 命令行窗口输入指令，自动跳转浏览器打开 jupyter-notebook，双击代码逐步操作。

以下是实现 Agent 持续记忆的关键代码及步骤：

三、记录存储

将记录存储到临时内存 memory 中，使用 SqliteSaver 实现：

给记录添加 ID（“thread_id: test_thread”）：

agent_executor 是反应式代理执行器，使用 model 和一组 tools。checkpointer 参数 memory 为代理提供记忆存储机制，config 字典为代理执行器提供配置信息，“thread_id” 区分不同线程和会话。

不过，这种方式虽能让 Agent 记住用户信息，但数据量增大时，数据库会变大，大模型上下文窗口会限制性能。后续会针对此问题提供解决思路与实操方法。

我们通过 3 个实例进一步了解 Agent 记忆功能，这里仅演示示例 3：

查看工作目录，数据库就位，记录皆在其中。

此外，后续还会有系列 Agent 相关内容分享：

番外 1

Agent 拥有记忆！1 个用户 = 1 个数据库，与用户同频！（即本篇内容）

番外 2

优化持续记忆，绕过上下文限制，只记该记的！实时摘要！

番外 3

Agent 自我反思 + 评判 + 优化的实践！提供最优方案。

番外 4

用知识图谱提升 RAG - 星图提升系统性能！

所有内容，除图文介绍外，还有代码实操，并组织腾讯会议带大家动手操作。这个暑期，会梳理完整的 Agent 0-1 学习地图，助大家快速入门。

别再犹豫，动手才出真章，赶紧行动起来！