Mem0

Mem0 extrahiert dauerhafte Erinnerungen aus Agentunterhaltungen und ruft relevante Erinnerungen in späteren Läufen ab. Verwenden Sie einen stabilen Benutzer-, Agent- oder Anwendungsbereich, wenn Speicher über Sitzungen hinweg verfügbar sein sollen.

Diese Integration verwendet das Speichermuster: Es extrahiert und ruft ausgewählte dauerhafte Informationen zurück, anstatt das vollständige Unterhaltungstranskript wiederzugeben.

Important

Mem0 ist ein Drittanbietersystem. Überprüfen Sie die Datenverarbeitung, Aufbewahrung, regionale Grenzen und Dienstbedingungen, bevor Sie Anwendungsdaten senden.

Note

Mem0-Integration ist derzeit nicht für Agent Framework-.NET verfügbar.

Installiere das Paket

pip install agent-framework-mem0 --pre

Festlegen MEM0_API_KEY oder Übergeben eines API-Schlüssels direkt. Durch die Wiederverwendung desselben user_id werden Erinnerungen über Sitzungen hinweg zur Verfügung gestellt.

async def main() -> None:
    """Example of memory usage with Mem0 context provider."""
    print("=== Mem0 Context Provider Example ===")
    # Each record in Mem0 should be associated with agent_id or user_id or application_id.
    # In this example, we associate Mem0 records with user_id.
    user_id = str(uuid.uuid4())
    # For Azure authentication, run `az login` command in terminal or replace AzureCliCredential with preferred
    # authentication option.
    # For Mem0 authentication, set Mem0 API key via "api_key" parameter or MEM0_API_KEY environment variable.
    async with (
        AzureCliCredential() as credential,
        Agent(
            client=FoundryChatClient(credential=credential),
            name="FriendlyAssistant",
            instructions="You are a friendly assistant.",
            tools=retrieve_company_report,
            context_providers=[Mem0ContextProvider(source_id="mem0", user_id=user_id, search_user_id=user_id)],
        ) as agent,
    ):
        # First ask the agent to retrieve a company report with no previous context.
        # The agent will not be able to invoke the tool, since it doesn't know
        # the company code or the report format, so it should ask for clarification.
        query = "Please retrieve my company report"
        print(f"User: {query}")
        result = await agent.run(query)
        print(f"Agent: {result}\n")
        # Now tell the agent the company code and the report format that you want to use
        # and it should be able to invoke the tool and return the report.
        query = "I always work with CNTS and I always want a detailed report format. Please remember and retrieve it."
        print(f"User: {query}")
        result = await agent.run(query)
        print(f"Agent: {result}\n")

        # Mem0 processes and indexes memories asynchronously.
        # Wait for memories to be indexed before querying in a new thread.
        # In production, consider implementing retry logic or using Mem0's
        # eventual consistency handling instead of a fixed delay.
        print("Waiting for memories to be processed...")
        await asyncio.sleep(15)  # Empirically determined delay for Mem0 indexing
        print("\nRequest within a new session:")
        # Create a new session for the agent.
        # The new session has no context of the previous conversation.
        session = agent.create_session()
        # Since we have the mem0 component in the session, the agent should be able to
        # retrieve the company report without asking for clarification, as it will
        # be able to remember the user preferences from Mem0 component.
        query = "Please retrieve my company report"
        print(f"User: {query}")
        result = await agent.run(query, session=session)
        print(f"Agent: {result}")

Mem0 verarbeitet Erinnerungen asynchron. Verwenden Sie in der Produktion wiederholungs- oder dienstbasierte Konsistenzbehandlung, anstatt sich auf eine feste Verzögerung zu verlassen.

Note

Mem0-Integration ist derzeit nicht für Agent Framework Go verfügbar. Den neuesten Status finden Sie im Agent Framework Go-Repository .

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