方法介绍
count_conversation 用于统计 L0 原始对话消息的数量，仅返回满足条件的消息总数，不返回消息列表本身，适合面板展示、用量统计等场景。功能说明如下：统计作用域：
team_id、agent_id、user_id 由构造 MemoryClient 时必填，三者共同确定统计范围；task_id 可选，传入后进一步收敛到指定任务。过滤条件：与
query_conversation 使用相同的过滤条件（session_id / time_start / time_end）。如需跨所有会话聚合统计，可通过 with_isolation(session_id=None) 创建新的隔离上下文后调用本方法。导入
from tencentdb_agent_memory.v3 import MemoryClient
方法签名
def count_conversation(self,*,session_id: Optional[str] = None,time_start: Optional[str] = None,time_end: Optional[str] = None,) -> Dict[str, Any]
使用示例
from tencentdb_agent_memory.v3 import MemoryClientwith MemoryClient(endpoint="https://memory.tdai.tencentyun.com",api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx",service_id="tdai-mem-xxxxxxxx",team_id="team-abc123",agent_id="agt-xyz789",user_id="usr-456",) as client:# 统计指定 session 下的消息数result = client.count_conversation(session_id="agent-main:sess-001", # 可选，指定要统计的会话time_start="2026-07-01T00:00:00Z", # 可选，统计起始时间time_end="2026-07-22T23:59:59Z", # 可选，统计截止时间)print(f"共 {result['total']} 条消息")# 跨会话全局统计（需通过 with_isolation 创建隔离上下文）cross = client.with_isolation(session_id=None).count_conversation()print(f"所有会话共 {cross['total']} 条消息")
请求参数
参数名 | 类型 | 必填 | 描述说明 |
session_id | str | 否 | 指定要统计的会话 ID。不传时默认使用初始化客户端时绑定的值；如需跨所有会话聚合统计，请通过 with_isolation(session_id=None) 创建新隔离上下文。 |
time_start | str | 否 | 统计起始时间，ISO 8601 格式。 |
time_end | str | 否 | 统计截止时间，ISO 8601 格式。 |
响应示例
{"total": 128}
Running Environment
Operating System: Ubuntu 24.04.3 LTS / x86_64
Runtime Version: Python 3.11.1
响应参数说明
参数名 | 类型 | 参数含义 |
total | int | 满足条件的消息总数 |
错误码
错误码 | 触发场景 | 处理建议 |
401 | API Key 无效或过期 | 检查 api_key 配置 |
422 | 构造参数缺失 | 确保构造时传入必填归属参数 |
