自主管理代理程式記憶體使用 Databricks Lakebase（一個全受管的 Postgres OLTP 資料庫）作為代理程式的持久記憶體儲存體。 當你需要直接存取記憶體的 SQL 存取（例如，將記憶體與現有資料管線整合或使用自訂結構）或需要由 Lakebase 支援的短期記憶體時，請使用此方法。 這種方法需要你管理資料庫架構、連線設定和存取控制。
如果你不需要直接的 SQL 存取或自訂結構，可以用 Managed Agent 記憶體 ，Databricks 會透過 Unity Catalog 來管理這部分。 關於兩種方法的比較，請參見 代理記憶。
Requirements
- 在您的工作區啟用 Databricks 應用程式。 請參閱 設定 Databricks Apps 工作區和開發環境。
- 一個 Lakebase 實例。 請參見 「獲取 Postgres 資料庫」。
短期與長期記憶
自我管理記憶支援短期與長期記憶，您可以用以下任一或兩者來建構代理：
- 短期記憶 利用執行緒 ID 與檢查點在單一對話中捕捉上下文。 它能在會議中為後續問題維持上下文。
- 長期記憶 能在多次對話中提取並儲存關鍵資訊。 它根據過去的偏好個人化互動，並建立關於使用者的知識庫，隨著時間提升回應。
關於記憶體類型如何運作，請參見 代理記憶體。
開始
要在 Databricks Apps 上建立帶有記憶體的代理程式，請複製一個預先建構好的應用程式範本，並依照 Author a agent 描述的開發流程 ，然後部署到 Apps。 以下範本示範如何利用流行框架為代理加入短期與長期記憶。
LangGraph
複製 代理 langgraph-advanced 範本，建立一個同時具備短期與長期記憶的 LangGraph 代理。 該範本使用 LangGraph 內建的 Lakebase 檢查點功能，提供持久狀態管理，包括基於線程的對話上下文及跨會話的持續使用者洞察。
git clone https://github.com/databricks/app-templates.git
cd app-templates/agent-langgraph-advanced
OpenAI 智能代理 SDK
複製 agent-openai-advanced 範本，使用 OpenAI Agents SDK 內建短期記憶的代理程式。 該範本使用 Lakebase 進行持久狀態管理，實現多回合有狀態對話並自動管理對話歷史。
git clone https://github.com/databricks/app-templates.git
cd app-templates/agent-openai-advanced
長時間運行代理的背景運行
進階範本 agent-langgraph-advanced 和 agent-openai-advanced 在基礎範本上進一步擴充，透過來自 LongRunningAgentServer 的 databricks-ai-bridge 提供短期記憶與可長時間執行的背景作業。 他們新增背景與串流模式，讓代理任務能在 Databricks Apps HTTP 連線逾時後繼續執行，並支援輪詢或恢復串流連線以取得結果。 完整客戶合約請參閱進階範本 README。
部署並查詢你的代理程式
在你設定好代理程式並搭配記憶體後，依照 「撰寫代理」的步驟，部署到 Apps 上 ，讓代理程式在本地執行、評估，然後部署到 Databricks 應用程式。