Mem0

Mem0, aracı konuşmalarından dayanıklı bellekleri ayıklar ve sonraki çalıştırmalarda ilgili anıları alır. Belleklerin oturumlar arasında kullanılabilir olması gerektiğinde kararlı bir kullanıcı, aracı veya uygulama kapsamı kullanın.

Bu tümleştirme bellek desenini kullanır: Konuşma dökümünün tamamını yeniden oynatmak yerine seçili dayanıklı bilgileri ayıklar ve geri alır.

Important

Mem0 üçüncü taraf bir sistemdir. Uygulama verilerini göndermeden önce veri işleme, saklama, bölgesel sınırlar ve hizmet koşullarını gözden geçirin.

Uyarı

Mem0 tümleştirmesi şu anda Agent Framework .NET için kullanılamıyor.

Paketi yükle

pip install agent-framework-mem0 --pre

Api anahtarını doğrudan ayarlayın MEM0_API_KEY veya geçirin. Aynı user_id özelliğin yeniden kullanılabilmesi, belleklerin oturumlar arasında kullanılabilir olmasını sağlar.

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, anılarını zaman uyumsuz olarak işler. Üretimde, sabit bir gecikmeye güvenmek yerine yeniden deneme veya hizmet kullanan tutarlılık işlemeyi kullanın.

Uyarı

Mem0 tümleştirmesi şu anda Agent Framework Go için kullanılamıyor. En son durum için bkz. Agent Framework Go deposu .

Sonraki Adımlar

Microsoft Dökümhanesi

Daha derine gidin:

  • Last updated on