教程 5：记忆代理——会话、状态与事件

欢迎来到记忆与会话管理教程！本教程将教你如何创建能够记住对话、保持上下文并在多次交互中提供个性化体验的 AI 代理。

你将学到的内容

• 会话管理：代理如何保持对话上下文
• 状态持久化：存储和检索对话数据
• 事件追踪：理解对话流程与历史记录
• 记忆类型：内存、数据库以及云端记忆解决方案
• 个性化：创建能记住用户偏好的代理

核心概念

1. 会话——对话容器

会话就像一条对话线程，用于记录用户与代理之间所有的交互内容。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    SESSION LIFECYCLE                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐     │
│  │   CREATE    │───▶│   ACTIVE    │───▶│   CLOSED    │     │
│  │  SESSION    │    │ CONVERSATION│    │   SESSION   │     │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘     │
│         │                   │                   │           │
│         ▼                   ▼                   ▼           │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐     │
│  │  User ID    │    │   Events    │    │   Memory    │     │
│  │  Created    │    │   State     │    │   Stored    │     │
│  │  Timestamp  │    │   History   │    │   Archived  │     │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
​

示例：当你开始与旅行代理聊天时，一个会话便被创建。你关于航班、酒店及偏好的所有问题都会保存在这个会话中。

2. 状态——当前上下文

状态代表代理在对话过程中需要记住的当前上下文与数据。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        SESSION STATE                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  ┌─────────────────┐  ┌─────────────────┐  ┌─────────────┐ │
│  │   USER STATE    │  │  AGENT STATE    │  │  APP STATE  │ │
│  ├─────────────────┤  ├─────────────────┤  ├─────────────┤ │
│  │ • User ID       │  │ • Agent Name    │  │ • Session ID│ │
│  │ • Preferences   │  │ • Current Task  │  │ • Timestamp │ │
│  │ • History       │  │ • Tools Used    │  │ • Status    │ │
│  │ • Context       │  │ • Memory        │  │ • Metadata  │ │
│  └─────────────────┘  └─────────────────┘  └─────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
​

示例：旅行代理的状态可能包括：

• 用户偏好的目的地
• 预算限制
• 出行日期
• 之前的推荐信息

3. 事件——对话历史

事件是构成对话历史的单个交互内容。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      EVENT FLOW                             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐     │
│  │   USER      │───▶│   AGENT     │───▶│   RESPONSE  │     │
│  │  MESSAGE    │    │  PROCESSING │    │  GENERATED  │     │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘     │
│         │                   │                   │           │
│         ▼                   ▼                   ▼           │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐     │
│  │ Event Type: │    │ Event Type: │    │ Event Type: │     │
│  │ user_input  │    │ processing  │    │ response    │     │
│  │ Timestamp   │    │ Timestamp   │    │ Timestamp   │     │
│  │ Content     │    │ Duration    │    │ Content     │     │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
​

示例事件序列：

1. 用户事件：“我想去巴黎”
2. 代理事件：处理请求，检查偏好
3. 响应事件：“太棒了！我看到你喜欢豪华酒店。以下是一些选项……”

4. 会话运行流程

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    SESSION RUNTIME FLOW                     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  1. SESSION CREATION                                        │
│  ┌─────────────┐                                            │
│  │ User starts │───▶ Create Session with User ID            │
│  │ conversation│    Initialize State & Memory               │
│  └─────────────┘                                            │
│                                                             │
│  2. CONVERSATION LOOP                                       │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐     │
│  │   User      │───▶│   Agent     │───▶│   Update    │     │
│  │  Input      │    │  Processes  │    │   State     │     │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘     │
│         │                   │                   │           │
│         ▼                   ▼                   ▼           │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐     │
│  │ Record      │    │ Use Context │    │ Store       │     │
│  │ Event       │    │ & Memory    │    │ Response    │     │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘     │
│                                                             │
│  3. SESSION CLOSURE                                         │
│  ┌─────────────┐                                            │
│  │ User ends   │───▶ Save Final State                       │
│  │ conversation│    Archive Session                         │
│  └─────────────┘    Store in Memory Bank                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
​

教程结构

本教程分为三个循序渐进的级别：

1. 5_1_in_memory_conversation——基础会话管理

   • InMemorySessionService 用于临时对话
   • 简单状态管理
   • 事件追踪基础

2. 5_2_persistent_conversation——数据库持久化

   • DatabaseSessionService 与 SQLite
   • 持久化状态存储
   • 跨会话的对话历史记录

️ 先决条件

在开始本教程之前，请确保你已具备以下条件：

• 安装了 Python 3.11+
• 从 Google AI Studio 获取的 Google AI API 密钥
• SQLite（通常随 Python 一起安装）
• 对数据库的基本了解（适用于教程 5_2）

如何使用本课程

每个教程都遵循一致的结构：

• README.md：概念讲解与学习目标
• agent.py：包含代理的实现代码
• requirements.txt：教程所需的依赖项
• app.py：Streamlit 网页界面（如适用）

学习方法：

1. 阅读 README，理解记忆概念
2. 查看代码，了解会话管理的实现方式
3. 运行示例，观察记忆的实际效果
4. 动手实验，进行多轮对话
5. 进入下一教程，待准备就绪时再继续

教程特色

每个教程都包含：

• ✅ 清晰的概念讲解
• ✅ 简洁可用的代码示例
• ✅ 真实场景的应用案例
• ✅ 分步操作指南
• ✅ 记忆持久化的演示

下一步

完成本教程后，你将准备好：

• 高级代理模式——多代理系统
• 自定义记忆实现——构建自己的记忆服务
• 生产环境部署——扩展记忆代理的能力

专业提示

• 从小处着手：先从内存会话开始，再过渡到持久化存储
• 测试对话：进行多轮对话，观察记忆的实际效果
• 监控状态：使用 ADK 网页界面检查会话状态
• 规划记忆策略：根据你的使用场景选择合适的记忆服务

免责声明：
本文档采用基于机器的 AI 翻译服务进行翻译。尽管我们力求准确，但请注意，自动翻译可能存在错误或不准确之处。应以原文语言版本的原始文档作为权威依据。如需获取关键信息，建议使用专业的人工翻译。对于因使用本翻译而产生的任何误解或误读，我们概不负责。